ScholarGate
Assistent
MCDMError metric

Rotmiddelkvadratfeil (RMSE)

Rotmiddelkvadratfeil (RMSE) er et mye brukt mål som kvantifiserer den gjennomsnittlige størrelsen på prediksjonsfeil i regresjonsmodeller. Med opprinnelse i Carl Friedrich Gauss' arbeid med minste kvadraters metode (1809), måler RMSE hvor mye prediksjoner avviker fra observerte verdier ved å gjennomsnittsberegne de kvadrerte forskjellene og deretter ta kvadratroten.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Gauss, C. F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientium. Hamburg: Perthes and Besser. link
  2. Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Paris: F. Didot. link
  3. 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

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateRoot Mean Squared Error (Root Mean Squared Error). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/model-evaluation/root-mean-squared-error · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026