均方根误差和标准偏差的区别?

均方根误差和标准偏差都是衡量数据离散程度的指标，但用途不同。均方根误差主要用于评估预测值与实际值之间的差异，常见于机器学习和回归分析。标准偏差则描述一组数据围绕平均值的波动情况，反映数据的分散程度。

区别

均方根误差：计算预测值与实际值之差的平方的算术平均值的平方根。它直接反映预测模型的准确性，数值越小表示预测越接近真实值。比如用模型预测房价，均方根误差为5千元，说明预测值平均偏离真实值5千元。这个指标更关注预测误差的绝对大小。

标准偏差：计算数据点与平均值之差的平方的算术平均值的平方根。它衡量数据本身的波动性，数值越大表示数据越分散。比如一组考试成绩的标准偏差是10分，说明分数分布较广，高低分差距大。这个指标更关注数据内部的离散程度。