一。数据概念和特征性
1. 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。是绝对误差的平均值
能更好地反映预测值误差的实际情况.
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2. RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差
excel计算公式：
=SQRT(SUMPRODUCT((C2:C58-D2:D58)^2)/COUNTA(D2:D58)) //D是真值，C是预测。数字表示起始和终止 //公式来自： https://blog.csdn.net/_/article/details/ 讯享网
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。
3. 标准差 = sqrt( 方差 )
Standard Deviation ，标准差
是方差的算数平方根。
是用来衡量一组数自身的离散程度。
excel计算公式：
讯享网计算（平均值/方差）：选择方差计算出来结果存放的单元格并且键入=， 选择上边栏中的公式，选择插入函数，搜索（stdev/average）， 用变成十字的鼠标框选需要计算的数据列即可。
二。数据对比
4.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。
5.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）。
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原文链接：https://blog.csdn.net/yql_/article/details/
6.加入一点个人理解：
一般来说
（1）使用真值和实际值的误差的平均值小表征俩组数据的差距小；
（2）使用误差的方差小表征俩组数据的差距稳；
在效果上，用这俩个表征真值和实际值这俩组数据的偏差小而稳 == RMSE 。
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