RMSE的Python函数一直返回NaN

RMSE是均方根误差（Root Mean Square Error）的缩写，它是一种常用的衡量预测模型误差的指标。在回归问题中，RMSE用于衡量预测值与实际观测值之间的差异程度。

在Python中，可以使用以下函数来计算RMSE：

import numpy as np

def rmse(predictions, targets):
    differences = predictions - targets
    differences_squared = differences ** 2
    mean_of_differences_squared = differences_squared.mean()
    rmse_val = np.sqrt(mean_of_differences_squared)
    return rmse_val

这个函数接受两个参数：predictions和targets。predictions是预测值的数组，targets是实际观测值的数组。函数首先计算预测值与观测值之间的差异（即残差），然后将差异平方，求平均值，最后取平均值的平方根作为RMSE的值。

这个函数使用了NumPy库来进行数组操作和数学计算。确保在使用之前已经安装了NumPy库。

RMSE的优势是它对预测误差的量化更加敏感，因为它对大误差给予更高的权重。它在评估预测模型的准确性和稳定性方面非常有用。

RMSE的应用场景包括但不限于以下情况：

• 评估回归模型的性能：RMSE可以用来衡量回归模型的预测准确度，越小的RMSE值表示模型的预测结果与实际观测值越接近。
• 物理实验数据分析：RMSE可以用来评估实验数据与理论模型之间的差异，帮助科学家确定模型的准确性。
• 金融风险管理：RMSE可以用来衡量金融模型对市场波动的预测能力，帮助投资者评估风险和收益的平衡。

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