均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）
【算法|均方根值（RMS）+ 均方根误差（RMSE）+标准差（Standard Deviation）】1、均方根值（RMS）也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。
2、均方根误差，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。均方根误差，当对某一量进行甚多次的测量时，取这一测量列真误差的均方根差(真误差平方的算术平均值再开方)，称为标准偏差，以σ表示。σ反映了测量数据偏离真实值的程度，σ越小，表示测量精度越高，因此可用σ作为评定这一测量过程精度的标准。
3、标准差（Standard Deviation），标准差是方差的算术平方根，也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示，标准差能反映一个数据集的离散程度。
from
：http://blog.163.com/jey_df/blog/static/1825501612013411105655629/
推荐阅读
- 人工智能|干货！人体姿态估计与运动预测
- 分析COMP122 The Caesar Cipher
- 技术|为参加2021年蓝桥杯Java软件开发大学B组细心整理常见基础知识、搜索和常用算法解析例题（持续更新...)
- C语言学习(bit)|16.C语言进阶——深度剖析数据在内存中的存储
- Python机器学习基础与进阶|Python机器学习--集成学习算法--XGBoost算法
- 数据结构与算法|【算法】力扣第 266场周赛
- 数据结构和算法|LeetCode 的正确使用方式
- leetcode|今天开始记录自己的力扣之路
- 人工智能|【机器学习】深度盘点（详细介绍 Python 中的 7 种交叉验证方法！）
- 网络|简单聊聊压缩网络