RMSE（Root Mean Squared Error）是评估模型预测误差的标准，它衡量的是预测值与实际值之间差异的平方和的平方根。RMSE越小，说明模型的预测效果越好，误差越小。
计算RMSE的方法如下：
1. 首先，需要计算预测值与实际值之间的差值，即残差（Residual）。
2. 然后，将残差平方，得到残差的平方和（Squared Residuals）。
3. 最后，将残差的平方和开平方，得到RMSE的值。
例如，假设有一个数据集，其中包含实际值和预测值，可以使用以下代码计算RMSE：
```python
import numpy as np
# 假设实际值和预测值分别为real_values和predicted_values
# 计算残差
- residuals = real_values
- predicted_values
# 计算残差的平方和
squared_residuals = residuals ** 2
# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(squared_residuals)
print("RMSE:", rmse)
```
通过这种方法，可以有效地评估模型的预测误差，并选择出性能最好的模型。
川公网安备51015602000223号
