殘差平方和

殘差平方和 （ residual sum of squares ， 縮寫 ： RSS ） 在統計學上是指將所有做預測時的誤差值平方加起來得出的數 ： 它是衡量數據與估計模型之間差異的尺度 。 較小的殘差平方和表示模型能良好地擬合數據 。 在確定參數和選擇模型時 ， 殘差平方和是一種最優性準則 。 通常 ， 總的方差 = 已經被模型解釋了的平方和 + 殘差平方和 。 殘差平方和這個數值在機器學習上是普通最小二乘法等演算法的重心 。