RMSE（均方根誤差）是一種用於衡量預測值與實際值之間偏差的指標。它通過計算預測誤差的平方和的平均值的平方根來得出。在統計學和機器學習領域，RMSE常用於評估模型預測的準確性。
RMSE的值越小，表示預測值與實際值之間的偏差越小，即模型的預測精度越高；反之，則表示預測精度較低。例如，若RMSE值趨近於0，則預測值接近實際值。經驗法則表明，RMSE值在0.2到0.5之間通常表示模型能夠較準確地預測數據。
此外，RMSE對數據中的異常值較為敏感，因此在存在異常值的情況下，RMSE可能無法準確反映模型的實際性能。