rmsd公式（rms值计算公式）



（Mean Squared Error，简称

）和

（Root Mean Squared Error，简称

）是常用的评估回归模型性能的指标。下面是使用R语言计算

和

的示例代码：

 # 创建预测结果和实际观测值的向量 predicted <- c(1.2, 2.5, 3.8, 4.1, 5.3) actual <- c(1.0, 2.0, 4.0, 4.5, 5.0)  # 计算 均方误差 （ MSE ）  mse <- mean((predicted - actual)^2)  mse # 计算 均方根误差 （ RMSE ）  rmse <- sqrt( mse )  rmse 

上述代码中，首先创建了一个预测结果的向量 `predicted` 和实际观测值的向量 `actual`。然后使用 `(predicted - actual)^2` 计算每个预测值和实际观测值之间的差的平方，并使用 `mean()` 函数计算这些平方差的

值得到

（

）。最后使用 `sqrt()` 函数对

进行开方得到

（

）。

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