均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)是一种衡量预测模型对观测值预测误差的方法。计算公式为预测值与真实值之差的平方和的均方根。RMSE越小,代表预测模型对观测值的预测误差越小。 方差和均方根误差都是常用的统计量,用于评估数据的分散程度或模型的预测误差。方差更适用于描述数据的离散程度,而均方根误差...
方差(variance)、标准差(Standard Deviation)、均方差、均方根值(RMS)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)
可见,RMS与方差、标准差之间的区别在于: RMS在计算过程中,没有与面形矩阵中所有有效元素的平均值\bar {W}作差,所以数据的平均值对RMS值的大小有影响:同一元件面形在去Piston(活塞)之前和之后,面形误差的RMS值不一样。关于这个结论,我们将在另一篇原创文章《去Piston前后的面形误差RMS值为什么不一样?》里讲到;...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c x = np.linspace(0,4,50) y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5) yn = y + 0.2*np.random.normal(size=len(x)) popt, pcov = curve_fit(f...