Error Cuadrático Medio (RMSE)
El Error Cuadrático Medio (RMSE) es una métrica ampliamente utilizada que mide la magnitud promedio de los errores de predicción en modelos de regresión. Originado en el trabajo de Carl Friedrich Gauss sobre la estimación por mínimos cuadrados (1809), el RMSE cuantifica cuánto se desvían las predicciones de los valores observados promediando las diferencias al cuadrado y extrayendo la raíz cuadrada.
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Fuentes
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/es/model-evaluation/root-mean-squared-error
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- Error Absoluto Medio (MAE)Evaluación de modelos↔ compare
- Error Absoluto Porcentual Medio (MAPE)Evaluación de modelos↔ compare
- Error Cuadrático Medio (MSE)Evaluación de modelos↔ compare
- R-cuadrado (R²)Evaluación de modelos↔ compare
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