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RMSE是个什么东东?

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root mean square error 均方根误差,也叫标准误差,定义为:误差的平方和除以样本个数减一的平方根  δ=sqrt[(Σ(di^2))/(n-1)]  n为测量次数;di为一组测量值与平均值的偏差。如果误差统计分布是正态分布,那么随机误差落在土σ以内的概率为68%。

 

RMSE——root mean square error 均方根误差
R square称为方程的确定系数,0~1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强。

 

RMSE(root mean square error of correlation)

假设试验测量值y_i; 拟合曲线对应值z_i; 数据一共有N个;
结果应该是 sqrt(sum(y_i-z_i)^2/N)  其中sum对所有指标i 求和

 

Short script that calculates root mean square error from data vector or matrix and the corresponding estimates.
Checks for NaNs in data and estimates and deletes them and then simply does:
r = sqrt( sum( (data( : )-estimate( : )).^2) / numel(data) );

 

The root mean square deviation (RMSD) or root mean square error (RMSE) is a frequently-used measure of the differences between values predicted by a model or an estimator and the values actually observed from the thing being modeled or estimated. RMSD is a good measure of precision. These individual differences are also called residuals, and the RMSD serves to aggregate them into a single measure of predictive power

RMSE:
假设试验测量值y_i; 拟合曲线对应值z_i; 数据一共有N个;
RSME=\sqrt(\sum_{i=1,N}(y_i-z_i)^2/N)  。

RMSE of correlation 还是第一次听说,但我认为如果真有这类东西,应该是y_i和z_i作规范化处理,即均值为0,均方根为1,于是有
sqrt(sum(2-2r0)) ,r0为相关系数,定义为r0=\sum_{i=1,N} y_i z_i/N

还有一个概念是RMS,这个没有拟合的概念,它反映数据的离散程度,定义为
RSME=\sqrt(\sum_{i=1,N}(y_i-y0)^2/N)
y0=\sum_{i=1,N}y_i/N

所有公式中,\sum_{i=1,N}表示i从1到N求和

RMSE  root mean square error 均方根误差,也叫标准误差,定义为:误差的平方和除以样本个数减一的平方根
δ=sqrt[(Σ(di^2))/(n-1)]
n为测量次数;di为一组测量值与平均值的偏差。如果误差统计分布是正态分布,那么随机误差落在土σ以内的概率为68%。

均方根误差(RMSE):

均方根误差为了说明样本的离散程度。
对于N1,….Nm,设N=(N1+…+Nm)/m;则均方根误差记作: bbs.itgoal.com.F6F!M n+t8Q5i.Y-m
t=sqrt(((N^2-N1^2)+…+(N^2-Nm^2))/(m(m-1)));
比如两组样本:
第一组有以下三个样本:3,4,5
第二组有一下三个样本:2,4,6
这两组的平均值都是4,但是第一组的三个数值相对更靠近平均值,也就是离散程度小,均方差就是表示这个的。
同样,方差、标准差(方差开根,因为单位不统一)都是表示数据的离散程度的。

MSE是(神经)网络的均方误差,叫”Mean Square Error”。比如有n对输入输出数据,每对为[Pi,Ti],i=1,2,…,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。那
MSE=(求和(Ti-Yi)^2(i=1,2,..n))/n,即每一组数的误差平方和再除以数据的对数。

RMSE叫“Root Mean Square Error”,即在MSE基础上要开根号,中文译为“均方根误差”,MSE=MSE开根号。
亦即RMSE是MSE的平方根。

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