পদ্ধতির তুলনা করুন

	Root Mean Squared Error (RMSE) (মূল গড় বর্গমূল ত্রুটি)	গড় পরম ত্রুটি (MAE)
ক্ষেত্র	মডেল মূল্যায়ন	মডেল মূল্যায়ন
পরিবার	MCDM	MCDM
উদ্ভবের বছর	1809	1799
প্রবর্তক	Carl Friedrich Gauss	Pierre-Simon Laplace
ধরন	Distance-based evaluation metric	Robust distance-based metric
মৌলিক উৎস	Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser.	Laplace, P. S. (1799). Traité de Mécanique Céleste. Paris: J.B.M. Duprat.
অপর নাম	RMSE, RMS error, quadratic mean error	MAE, L1 error, mean absolute deviation
সম্পর্কিত	4	3
সারসংক্ষেপ	Root Mean Squared Error is a widely used metric that measures the average magnitude of prediction errors in regression models. Originating from Carl Friedrich Gauss's work on least-squares estimation (1809), RMSE quantifies how far predictions deviate from observed values by averaging the squared differences and taking the square root.	Mean Absolute Error is a robust metric that measures the average absolute magnitude of prediction errors in regression models. Dating back to Pierre-Simon Laplace's work on observational errors (1799), MAE quantifies typical prediction deviation by averaging the absolute differences between observed and predicted values.