ScholarGate
المساعد
MCDMError metric

خطأ متوسط المربعات (RMSE)

خطأ متوسط المربعات (RMSE) هو مقياس شائع الاستخدام يقيس متوسط حجم أخطاء التنبؤ في نماذج الانحدار. نشأ من عمل كارل فريدريش غاوس على تقدير المربعات الصغرى (1809)، ويقيس RMSE مدى انحراف التنبؤات عن القيم المرصودة عن طريق حساب متوسط الفروق المربعة وأخذ الجذر التربيعي.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser. link
  2. Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Paris: F. Didot. link
  3. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.). New York: Springer. DOI: 10.1007/978-0-387-84858-7

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/model-evaluation/root-mean-squared-error

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateRoot Mean Squared Error (Root Mean Squared Error). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/model-evaluation/root-mean-squared-error · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026