📊 方差、标准差、均方根误差、平均绝对误差的总结 📊

在数据分析中，这些统计指标非常重要！方差（_variance_）衡量数据的离散程度，它是每个数据点与均值之差的平方的平均值，用符号表示为：Var(X) = Σ(x_i - μ)² / n。标准差（_standard deviation_）则是方差的平方根，直观反映数据波动大小，公式为：SD(X) = √Var(X)。

接着是均方根误差（_RMSE_），常用于回归模型评估，计算预测值与真实值间误差的平方后取平均再开方，即 RMSE = √[Σ(y_pred - y_true)² / n]。而平均绝对误差（_MAE_）则更关注误差的绝对值，公式为 MAE = Σ|y_pred - y_true| / n。

细心观察可以发现，这些指标都涉及“乘积之和除以和”的逻辑，只是处理方式略有差异。方差强调平方运算，标准差更直观，RMSE对大误差敏感，而MAE则相对温和。掌握它们，能帮助我们更好地理解数据分布及模型表现！💪✨