它是观测值与真值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖值来代替。标准误差，对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感。
均方根误差是什么？
均方根误差，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。
简介
这个值常被用来指正规化的方均根偏移或误差，同时也常常被表示成比例。当比例的值较低时，代表较少的残差变异。在很多情况下，特别是取较小的样本的时候，样本的范围容易被样本的大小影响，其准确度可能就受到影响。
当以平均值来正规化量测值时，方均根差的变异系数(coefficient of variation，缩写CV)可能被用来避免混淆。这和方均根差在标准差上的变异系数是相同的。
均方误差与均方根误差是一个意思吗？
标准差（Standard Deviation），中文环境中又常称均方差，但不同于均方根误差，标准差是数据偏离均值的平方和平均后的方根，用σ表示，标准差是方差的算术平方根。
一、两者的定义如下：
1、均方误差（mean-square error, MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
2、均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。
二、从上面定义我们可以得到以下几点：
1、均方差就是标准差，标准差就是均方差；
2、均方根误差不同于均方差；
3、均方根误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数的开方。
扩展资料
一、均方根误差公式
S={[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/N}^0.5（x为平均数，N为样本个数）此公式中的X也就是所谓的平均数应改为x'1,x'2......（即真实值）。均方根误差算的是观测值与其真值，或者观测值与其模拟值之间的偏差，而不是观测值与其平均值之间的偏差。
二、区别
均方差（标准差）是数据序列与均值的关系，而均方根误差是数据序列与真实值之间的关系。
因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。
参考资料来源：百度百科-均方误差
参考资料来源：百度百科-均方根误差
均方根误差的公式
均方根误差的公式：S={[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/N}^0.5。
此公式中的X也就是所谓的平均数应改为x'1,x'2（即真实值）。均方根误差算的是观测值与其真值，或者观测值与其模拟值之间的偏差，而不是观测值与其平均值之间的偏差。
计算方法是先平方、再平均、然后开方。比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号，如果按平均值计速度均方根误差与高度的关系速度均方根误差与高度的关系(5张)算，它的电压只有50V，而按均方根值计算则有70.71V。
扩展资料
均方根误差公式的作用
1、在气象学上，可用来评估一个数值模型可以多好的预测大气层的行为。
2、在生物资讯学中，均方根差被用来量测重叠蛋白质（superimposed proteins）分子间的距离。
3、在结构药物设计中，均方根差被用来测量配体（ligand）的晶格构造以及对接预测（docking prediction）。
4、在经济学中，均方根差被用来觉得一个模型是否符合经济指标。部分专家曾提出均方根差比相对绝对误差（relative absolute error）来的不可靠。
参考资料来源：百度百科—均方根误差
标准差、均方根误差有何异同点？
均方根误差和标准差都是度量离散值的统计工具，都可以衡量一组数据的离散程度。但它们之间的区别在于：
(1)均方根误差的计算方法是先对一组数据的每个数据值取平方，然后取所有值的和的平方根，而标准差的计算方法是先对一组数据每个数据值减去平均值，再求每个数据值的平方值，然后求所有数据值的平方和取均值，最后计算出来标准差。
(2)在数学上，均方根误差是以平方为单位的，而标准差则以组内偏离均值的绝对值的平方的和的平均值的平方根为单位。
(3)均方根误差的单位往往比标准差的单位要高一级，因此均方误差更能准确衡量一组数据的离散程度。
均方根误差(RMSE)&平均绝对误差(MAE)详解
机器学习中很重要的一个指标——性能衡量指标。
典型性能衡量指标有均方根误差（RMSE）与平均绝对误差(MAE)，表示的是期望值与实际值之间的距离。
这个公式引入了几个十分常见的机器学习符号，
即便RMSE通常是回归任务的首选性能衡量指标，但在某些情况下，其他函数可能会更适合。例如，当有很多异常区域时，你可以考虑使用平均绝对误差。
均方根误差和平均绝对误差都是测量两个向量（预测向量和目标值向量）之间的距离的方法。
《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow.pdf》书籍pdf版本
均方根误差-RMSE
RMSE 是 精确度 的度量，用于比较特定数据集的 不同模型 的预测误差，而不是数据集之间的预测误差，因为 它与比例相关 。
RMSE 始终是非负的 ，值0（实际上几乎从未实现）表明数据非常合适。通常，较低的RMSE优于较高的RMSE。但是，跨不同类型数据的比较将无效，因为该度量取决于所使用数字的比例。
RMSE是平方误差平均值的平方根。每个误差对RMSE的影响与平方误差的大小成正比; 因此，较大的误差对RMSE的影响不成比例。因此， RMSE对异常值敏感 。
均方根误差是多少呢？
均方根误差范围不超过2是合理的。
在数据统计分析中，将所有值平方求和，求其均值，再开平方，就得到均方根值。在物理学中，我们常用均方根值来分析噪声。同时，它也是定义AC波的有效电压或电流的一种最普遍的数学方法。
相关内容解释
误差是测量测得的量值减去参考量值。测得的量值简称测得值，代表测量结果的量值。所谓参考量值，一般由量的真值或约定量值来表示。对于测量而言，人们往往把一个量在被观测时，其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值。
实际上，它是一个理想的概念。因为只有“当某量被完善地确定并能排除所有测量上的缺陷时，通过测量所得到的量值”才是量的真值。
均方根误差很大说明什么
预测结果与实际情况存在较大偏差。
均方根误差是常用的衡量预测模型准确度的指标，它是预测值与真实值之间差值平方的均值的平方根。均方根误差很大，说明预测模型无法有效地拟合数据，缺乏精准的预测能力。这是因为模型本身过于简单或参数设置不当，导致其无法捕捉到数据中的复杂变化趋势。也是样本数据集太小或者质量不高，导致训练出来的模型失真或不准确。
均方根误差很大，需要对预测模型进行进一步的调整和评估。可以考虑增加特征量，优化模型参数，尝试不同类型的算法等方法来提高模型的准确性。
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