按顺序计算每行的RMSE，每次使用下一行(Pandas)

RMSE是均方根误差（Root Mean Square Error）的缩写，它是一种衡量预测结果与实际观测值之间差异的统计量。RMSE可以用来评估回归模型的预测精度，尤其是在处理连续性数据时非常有用。

RMSE的计算步骤如下：

1. 将每一行的预测值与对应的实际观测值相减，得到差值。
2. 对差值进行平方运算，得到平方差。
3. 对所有平方差进行求和，并除以总观测数量。
4. 对求和结果进行开方运算，得到均方根误差。

在Pandas中，可以使用以下代码按顺序计算每行的RMSE：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设预测值和观测值存储在DataFrame中的两列中，分别为"predicted"和"actual"
df = pd.DataFrame({'predicted': [1, 2, 3, 4], 'actual': [2, 3, 4, 5]})

# 计算每行的差值
df['difference'] = df['predicted'] - df['actual']

# 计算每行的平方差
df['squared_difference'] = df['difference'] ** 2

# 计算RMSE
rmse = mean_squared_error(df['actual'], df['predicted'], squared=False)

以上代码中，首先创建一个包含"predicted"和"actual"列的DataFrame，分别存储预测值和实际观测值。然后，计算每行的差值并存储在"difference"列中，再计算每行的平方差并存储在"squared_difference"列中。最后，使用mean_squared_error函数计算均方根误差，将参数squared设置为False以获得RMSE。

RMSE的优势是它对预测误差进行了平方运算，因此更加重视较大的预测误差，能够较好地反映预测结果的偏差程度。它在回归问题中广泛应用，例如房价预测、销量预测等。通过计算RMSE，我们可以评估模型的准确性并进行模型选择、参数调优等工作。

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