均方根误差及其在回归问题中的应用
均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是衡量预测结果与真实值偏离程度的一种常用指标。RMSE越小，说明预测结果越接近真实值，模型的性能越好。
在回归问题中，RMSE可用来评估模型的训练效果，并进行模型的选择和优化。本文将对RMSE的原理进行介绍，并通过MATLAB代码演示其具体应用。
- RMSE的计算
设模型预测值为y1^,y2^,...yn^\hat{y_1},\hat{y_2},...\hat{y_n}y
均方根误差(RMSE)是评估预测模型性能的指标，它衡量了预测值与真实值的偏差。在回归问题中，RMSE用于模型选择和优化。通过MATLAB代码示例，展示了如何计算RMSE，并如何根据RMSE选择和优化模型。
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
