RMSE
一种衡量预测值与真实值偏差的常用统计指标，在定位与回归任务中被广泛用作精度评估标准。
时间轴 (近 90 天)
评分问题对应回归任务（regression）或有序分类（ordinal classification），其评估指标侧重 MAE、RMSE 或 Spearman 相关系数，而非准确率。
在LinuxArena实验中，传统控制设置BashArena预测部署安全性的均方根误差（RMSE）为10.1个百分点（在5%审计预算、五种监控器条件下）。
模拟控制评估（SCEs）预测安全性的均方根误差为3.6个百分点（在5%审计预算、五种监控器条件下），而BashArena为10.1个百分点。
在训练样本上，汉字回归模型的RMSE为0.09，R²为0.85。
在推荐场景中，模型通常用均方根误差RMSE衡量预测评分与真实评分之间的误差
RMSE、绝对误差等平滑指标对温度这类平滑变量效果好，但对降水这类高度偏斜变量不理想，导致模型难以预测热浪、气旋、极端降水等偶发事件
评估股价预测时，方向准确率和回测收益比 MSE、RMSE 更有意义；一个 RMSE 很低但方向准确率只有 50% 的模型在实盘中无效甚至亏损
全部知识事实 (7)
评分问题对应回归任务（regression）或有序分类（ordinal classification），其评估指标侧重 MAE、RMSE 或 Spearman 相关系数，而非准确率。
50%待验证在LinuxArena实验中，传统控制设置BashArena预测部署安全性的均方根误差（RMSE）为10.1个百分点（在5%审计预算、五种监控器条件下）。
50%待验证模拟控制评估（SCEs）预测安全性的均方根误差为3.6个百分点（在5%审计预算、五种监控器条件下），而BashArena为10.1个百分点。
50%待验证在训练样本上，汉字回归模型的RMSE为0.09，R²为0.85。
50%待验证在推荐场景中，模型通常用均方根误差RMSE衡量预测评分与真实评分之间的误差
50%待验证RMSE、绝对误差等平滑指标对温度这类平滑变量效果好，但对降水这类高度偏斜变量不理想，导致模型难以预测热浪、气旋、极端降水等偶发事件
50%待验证评估股价预测时，方向准确率和回测收益比 MSE、RMSE 更有意义；一个 RMSE 很低但方向准确率只有 50% 的模型在实盘中无效甚至亏损
50%