什么是均方相对误差,均方误差公式推导?

【什么是均方相对误差,均方误差公式推导?】均方误差与均方根误差不是一样的 。
1、均方误差(MeanSquaredError,MSE)是衡量“平均误差”的一种较方便的方法,可以评价数据的变化程度 。均方根误差是均方误差的算术平方根 。
2、均方根误差亦称标准误差,其定义为,i=1,2,3,…n 。在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示:√[∑di^2/n]=Re,式中:n为测量次数;di为一组测量值与真值的偏差 。

什么是均方相对误差,均方误差公式推导?

文章插图
均方误差公式推导?
均方误差可以通过平均误差来推导:
平方误差:表示实验误差大小的偏差平方和 。在相同的条件下,各次测定值xi对真实值x的偏差平方后再求和,即:
均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数,所以用真实值减去其的误差的估计值平方和求其平均数,即:
估计值就是通过对之前的各个条件的x值和y值拟合出一个公式,通过公式,将新得到的x值带入求出一个y的估计值,与此同时会有一个y的真实值,再将y的估计值和真实值带入均方误差的公式中,求出一个均方误差的值,如果均方误差的值越小则说明模型的拟合实验数据能力强,但不能使它等于0,当其为0的时候则说明了这个模型完全拟合我们列出的条件,但可能现实中有我们没有考虑到的部分,