Směrodatná odchylka reziduí (RMSE)
Směrodatná odchylka reziduí (RMSE) je široce používaná metrika, která měří průměrnou velikost predikčních chyb v regresních modelech. RMSE, vycházející z práce Carla Friedricha Gaussa o metodě nejmenších čtverců (1809), kvantifikuje, jak se predikce odchylují od pozorovaných hodnot tím, že zprůměruje druhé mocniny rozdílů a vezme druhou odmocninu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Střední absolutní chyba (MAE)Hodnocení modelů↔ compare
- Střední absolutní procentuální chyba (MAPE)Hodnocení modelů↔ compare
- Střední kvadratická chyba (MSE)Hodnocení modelů↔ compare
- Koeficient determinace (R²)Hodnocení modelů↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →