检索数据帧中每个回归模型的均方根误差

回归模型的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是评估回归模型预测结果与实际观测值之间差异的常用指标。它表示了模型预测值与真实值之间的平均误差大小。

RMSE的计算步骤如下：

1. 对于每个数据点，计算预测值与真实值之间的差异（残差）。
2. 对所有数据点的残差进行平方。
3. 计算平方差的平均值。
4. 取平均值的平方根，即为RMSE。

RMSE的优势在于它对预测误差的较大值更加敏感，因为平方操作放大了较大误差的影响。与平均绝对误差（MAE）相比，RMSE更适合在回归模型中使用。

应用场景：

RMSE常用于评估回归模型的性能，特别是在预测问题中。它可以帮助我们了解模型的预测准确度和误差大小，从而进行模型选择、参数调整或改进模型的训练方法。

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