Error Quadràtic Mitjà (RMSE)
L'Error Quadràtic Mitjà (RMSE) és una mètrica àmpliament utilitzada que mesura la magnitud mitjana dels errors de predicció en models de regressió. Originat del treball de Carl Friedrich Gauss sobre l'estimació per mínims quadrats (1809), l'RMSE quantifica quant es desvien les prediccions dels valors observats mitjançant la mitjana de les diferències al quadrat i l'extracció de l'arrel quadrada.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Error Absolut Mitjà (MAE)Avaluació de models↔ compare
- Error Absolut Mitjà Percentual (MAPE)Avaluació de models↔ compare
- Error Quadràtic Mitjà (MSE)Avaluació de models↔ compare
- Coeficient de determinació (R²)Avaluació de models↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →