模型训练集残差标准误计算（R语言）

模型训练集残差标准误计算（R语言）

在机器学习中，我们经常需要评估模型的性能以及对预测结果的置信度。其中，残差标准误（residual standard error，简称RSE）是一项重要的指标，用于衡量模型预测误差的程度。本文将介绍如何使用R语言计算模型训练集的残差标准误。

残差标准误是通过计算模型预测值与实际观测值之间的差异来衡量模型的表现。它表示了模型预测的平均误差大小，越小表示模型预测越准确。

首先，我们需要准备一个具有实际观测值和模型预测值的数据集。假设我们已经拟合了一个线性回归模型，并得到了预测值和观测值的向量。

# 导入必要的包
library(dplyr)

# 假设已获得线性回归模型的预测值和观测值
predicted <- c(1, 2, 3, 4, 5)
observed <- c(1.5, 2.8, 2.9, 3.8, 5.2)

接下来，我们可以使用以下公式计算残差：

残差 = 实际观测值 - 模型预测值

# 计算残差
residuals <- observed - predicted

然后，我们需要计算残差平方的均值：