Gabimi Mesatar Katror i Rrënjëzuar (RMSE)
Gabimi Mesatar Katror i Rrënjëzuar (RMSE) është një metrikë e përdorur gjerësisht që mat madhësinë mesatare të gabimeve të parashikimit në modelet e regresionit. Me origjinë nga puna e Carl Friedrich Gauss mbi vlerësimin e katrorëve më të vegjël (1809), RMSE mat se sa larg devijojnë parashikimet nga vlerat e vëzhguara duke mesatarizuar ndryshimet e katrorizuara dhe duke marrë rrënjën katrore.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Harta e metodave
Lagjja e metodave të lidhura — zgjidhni një nyje për të eksploruar.
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/model-evaluation/root-mean-squared-error
Cila metodë?
Vendoseni këtë metodë pranë të afërmeve të saj më të ngushta dhe lexojini krah për krah — biblioteka i shtron librat mbi tryezë; zgjedhja është e juaja.
- Mesatarja absolute e gabimit (MAE)Vlerësimi i modeleve↔ krahaso
- Mesharja absolute e përqindjes së gabimit (MAPE)Vlerësimi i modeleve↔ krahaso
- Gabimi Mesatar Katror (MSE)Vlerësimi i modeleve↔ krahaso
- R-squared (R²) (Koeficienti i përcaktueshmërisë)Vlerësimi i modeleve↔ krahaso
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →