Root Mean Squared Error (RMSE)
Root Mean Squared Error adalah metrik yang umum digunakan untuk mengukur besaran rata-rata kesalahan prediksi dalam model regresi. Berasal dari karya Carl Friedrich Gauss tentang estimasi kuadrat terkecil (1809), RMSE mengkuantifikasi seberapa jauh prediksi menyimpang dari nilai yang diamati dengan merata-ratakan perbedaan kuadrat dan mengambil akar kuadratnya.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Rata-rata Kesalahan Absolut (MAE)Evaluasi Model↔ compare
- Kesalahan Persentase Absolut Rata-rata (MAPE)Evaluasi Model↔ compare
- Mean Squared Error (MSE)Evaluasi Model↔ compare
- R-squaredEvaluasi Model↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →