模型训练集残差标准误计算（使用R语言）

模型训练集残差标准误计算（使用R语言）

残差标准误（Residual Standard Error，简称RSE）是评估回归模型预测误差的一种常见度量。它代表了模型预测值与实际观测值之间的平均差异。在本文中，我们将使用R语言演示如何计算模型训练集的残差标准误。

假设我们已经训练了一个回归模型，并且有一个包含预测变量和目标变量的训练数据集。我们的目标是计算模型在训练数据集上的残差标准误。

以下是使用R语言计算模型训练集残差标准误的步骤：

步骤 1: 加载所需的库和数据

首先，我们需要加载所需的库和数据。在这个例子中，我们使用R内置的mtcars数据集作为示例数据。

# 加载所需的库
library(stats)

# 加载示例数据
data(mtcars)

步骤 2: 拟合回归模型

接下来，我们使用lm()函数拟合一个线性回归模型。在这个例子中，我们将使用mpg作为目标变量，disp和hp作为预测变量。

# 拟合线性回归模型
model <- lm(mpg ~ disp + hp, data = mtcars)

步骤 3: 计算残差

使用拟合的回归模型，我们可以使用residuals()函数计算训练数