均方根误差RMSE（Root Mean Square Error）

MSE（Mean Square Error）均方误差

是真实值与预测值的插值的平方然后求和平均。

RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差

均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根。

衡量的是预测值与真实值之间的偏差，并且对数据中的异常值较为敏感。

RMSE与其他指标的对比：

参考：https://blog.csdn.net/capecape/article/details/78623897

RMSE与标准差对比：标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。

RMSE与MAE对比：RMSE相当于L2范数，MAE相当于L1范数。次数越高，计算结果就越与较大的值有关，而忽略较小的值，所以这就是为什么RMSE针对异常值更敏感的原因（即有一个预测值与真实值相差很大，那么RMSE就会很大）。