1. 评估房价预测模型精度
数据分析师背景
分析师拥有 5 套房屋的实际成交价，并使用机器学习模型生成了对应的预测价格。
问题
需要计算该预测模型的均方根误差 (RMSE) 以判断模型是否可以投入生产。
如何使用
在“实际值”输入 `300, 450, 500, 380, 600`，在“预测值”输入 `310, 440, 490, 400, 580`。
结果
获得 SSE 为 800，RMSE 为 12.6491，证明模型预测偏差在业务可接受范围内。
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Math & Numbers
根据实际值与预测值或线性方程计算残差、绝对误差、SSE、MSE 和 RMSE
执行
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案例
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工具使用指南
残差计算器是一款专业的统计工具，旨在帮助用户快速分析实际观测值与模型预测值之间的偏差。通过输入数据集或线性回归方程参数，该工具可自动计算残差、残差平方和 (SSE)、均方误差 (MSE) 及均方根误差 (RMSE)，为回归诊断和模型评估提供精确的数据支持。
背景
分析师拥有 5 套房屋的实际成交价，并使用机器学习模型生成了对应的预测价格。
问题
需要计算该预测模型的均方根误差 (RMSE) 以判断模型是否可以投入生产。
如何使用
在“实际值”输入 `300, 450, 500, 380, 600`，在“预测值”输入 `310, 440, 490, 400, 580`。
结果
获得 SSE 为 800，RMSE 为 12.6491，证明模型预测偏差在业务可接受范围内。
背景
学生已知一个线性回归方程 y = 2x + 1，并收集了一组实验观测数据点。
问题
验证这组观测数据点相对于该理论直线的残差分布情况。
如何使用
输入实际值 `3, 5, 8`，输入 X 值 `1, 2, 3`，设置斜率为 `2`，截距为 `1`。
slope: 2, intercept: 1, decimalPlaces: 2结果
系统计算出预测值为 3, 5, 7，对应的残差分别为 0, 0, 1，并给出相应的误差统计指标。
残差是实际观测值与模型预测值之间的差值（实际值 - 预测值），反映了模型未能解释的随机误差部分。
SSE 是残差平方和，衡量总误差；MSE 是均方误差，即 SSE 除以样本量；RMSE 是 MSE 的平方根，其单位与原始数据一致。
您可以输入 X 值、斜率和截距，计算器会自动根据线性方程 y = mx + b 生成预测值并计算残差。
请使用逗号、空格或换行符分隔数值，并确保实际值与预测值（或 X 值）的数量完全一致。
在普通最小二乘法 (OLS) 线性回归中，残差的理论总和应为零，这代表模型在整体上没有系统性偏差。