Négyzetes középérték hiba (RMSE)
A négyzetes középérték hiba (RMSE) egy széles körben használt mérőszám, amely a regressziós modellek predikciós hibáinak átlagos nagyságát méri. Carl Friedrich Gauss 1809-es legkisebb négyzetek becslésére irányuló munkájából ered, az RMSE kvantifikálja, hogy a predikciók mennyire térnek el a megfigyelt értékektől a négyzetre emelt különbségek átlagolásával és a négyzetgyök vételével.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Átlagos Abszolút Hiba (MAE)Modellértékelés↔ compare
- A MAPE (Mean Absolute Percentage Error) – Átlagos Abszolút Százalékos HibaModellértékelés↔ compare
- A négyzetes hiba (Mean Squared Error, MSE)Modellértékelés↔ compare
- R-négyzet (R²)Modellértékelés↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →