均方根误差（RMSE）详解：定义、公式、应用及意义

均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是用于衡量预测模型的预测误差的一种常用指标。它是将预测值与真实值之间的差异平方后求平均值再开方得到的。RMSE的计算公式如下：

RMSE = sqrt(1/n * Σ(yi - ŷi)²)

其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示预测值。

均方根误差的值越小，表示模型的预测能力越好，预测值与真实值之间的差异越小。与均方误差（MSE）相比，RMSE更加直观，因为它与原始数据的量纲一致，可以更好地进行比较和解释。

RMSE常用于评估回归模型的性能，例如在房价预测、股票价格预测等任务中。较低的RMSE值表示模型的预测能力较好，较高的RMSE值则表示模型的预测能力较差。