ScholarGate
Asistent
MCDMError metric

Eroarea Medie Pătratică (RMSE)

Eroarea Medie Pătratică este o metrică utilizată pe scară largă care măsoară magnitudinea medie a erorilor de predicție în modelele de regresie. Originând din lucrările lui Carl Friedrich Gauss privind estimarea prin metoda celor mai mici pătrate (1809), RMSE cuantifică cât de mult deviază predicțiile de la valorile observate, prin medierea diferențelor pătratice și extragerea rădăcinii pătrate.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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

Citat de

ScholarGateRoot Mean Squared Error (Root Mean Squared Error). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/model-evaluation/root-mean-squared-error · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026