Root Mean Squared Error (RMSE) (মূল গড় বর্গমূল ত্রুটি)
Root Mean Squared Error (RMSE) একটি বহুল ব্যবহৃত পরিমাপক যা রিগ্রেশন মডেলগুলিতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ত্রুটিগুলির গড় মাত্রার পরিমাপ করে। কার্ল ফ্রেডরিখ গাউসের ন্যূনতম-বর্গ অনুমান (least-squares estimation) (1809) কাজের উপর ভিত্তি করে, RMSE ভবিষ্যদ্বাণীগুলি পর্যবেক্ষণকৃত মান থেকে কতটা বিচ্যুত হয় তা পরিমাপ করে, বর্গীকৃত পার্থক্যগুলির গড় নিয়ে এবং তারপর বর্গমূল করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser. link ↗
- Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Paris: F. Didot. link ↗
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/model-evaluation/root-mean-squared-error
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- গড় পরম ত্রুটি (MAE)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- গড় পরম শতাংশ ত্রুটি (MAPE)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- গড় বর্গ ত্রুটি (MSE)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- নির্ধারণ সহগ (R²)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →