RMSE（Root Mean Square Error）和 RMS（Root Mean Square）都是衡量误差或数据变动的统计量。它们在数据分析、机器学习和统计中应用广泛。以下是它们的详细介绍：

1. RMSE（均方根误差）

定义：

• RMSE 是衡量预测值与实际值之间误差的标准统计量。它是预测误差的平方的均值的平方根。

计算公式：

用途：

• 评估模型精度：用于衡量回归模型或预测模型的精度。
• 误差分析：帮助了解模型预测与实际情况之间的差距。

2. RMS（均方根）

定义：

• RMS 是数据集的均方根值，是所有数值平方的均值的平方根。它用于测量数据集的整体变动或幅度。

计算公式：

用途：

• 数据变动分析：衡量数据集的变动幅度。
• 信号处理：用于分析信号的强度或幅度。

区别

• RMSE 主要用于衡量预测误差的大小。
• RMS 用于描述数据集的总体幅度或变动。