MCDMError metric
मूल माध्य वर्ग त्रुटि (Root Mean Squared Error - RMSE)
मूल माध्य वर्ग त्रुटि (RMSE) एक व्यापक रूप से प्रयुक्त मीट्रिक है जो रिग्रेशन मॉडल में भविष्यवाणी त्रुटियों के औसत परिमाण को मापता है। कार्ल फ्रेडरिक गॉस के न्यूनतम वर्ग अनुमान (1809) पर किए गए कार्य से उत्पन्न, RMSE यह मापता है कि भविष्यवाणियाँ प्रेक्षित मानों से कितनी विचलित होती हैं, वर्गित अंतरों का औसत निकालकर और फिर वर्गमूल लेकर।
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स्रोत
- 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/hi/model-evaluation/root-mean-squared-error
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- माध्य निरपेक्ष त्रुटि (MAE)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- माध्य निरपेक्ष प्रतिशत त्रुटि (MAPE)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- माध्य वर्ग त्रुटि (MSE)मॉडल मूल्यांकन↔ compare
- आर-स्क्वेयर्ड (आर²)मॉडल मूल्यांकन↔ compare