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均方根誤差 Root Mean Square Error

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均方根誤差 Root Mean Square Error(RMSE)是衡量回歸模型預測準確度的標準指標,計算方式是先將每個預測值與實際值之差的平方取平均,再開平方根:$\text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}$。開方令指標與目標變量回復相同單位,便於直觀解讀;而平方操作放大了大誤差的權重,令 RMSE 對離群預測特別敏感。例如預測股票價差時,RMSE 為 0.12 代表預測值與實際價差的典型偏差約 0.12 個對數單位。要注意:RMSE 只反映預測精度,在交易應用中,預測誤差較低並不保證策略回報較高,兩者屬於不同階段的問題。

相關筆記:機器學習實作 Lab 7:用 SVM、隨機森林與神經網絡預測價差

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文/欣利克

住在香港的投資學習者。本站所有筆記均為本人逐課觀看原片、對照畫面核實數字後親手整理與撰寫,附上獨立評註與利益關係聲明。歡迎指正與交流。