RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、SD（标准差）

RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差

衡量观测值与真实值之间的偏差。

常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。

$RMSE(X, h)=\sqrt{\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(h(x_{i})-y_{i})^2}$

MSE（Mean Square Error）均方误差

MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。

通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。

$MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2$

MAE（Mean Absolute Error）平均绝对误差

是绝对误差的平均值。

可以更好地反映预测值误差的实际情况。

$MAE(X, h)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left | h(x_{i})-y_{i} \right |$

SD（Standard Deviation）标准差

方差的算术平均根。

用于衡量一组数值的离散程度。

$SD=\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_{i}-avg(x))^2}$

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