Середньоквадратична похибка (RMSE)
Середньоквадратична похибка (RMSE) — це широко використовувана метрика, яка вимірює середню величину похибок прогнозування в регресійних моделях. Походячи з роботи Карла Фрідріха Гаусса з оцінки методом найменших квадратів (1809), RMSE кількісно визначає, наскільки прогнози відхиляються від спостережуваних значень, усереднюючи квадрати різниць і беручи квадратний корінь.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Root Mean Squared Error. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Середня абсолютна похибка (MAE)Оцінювання моделей↔ compare
- Середня абсолютна відсоткова похибка (MAPE)Оцінювання моделей↔ compare
- Середньоквадратична похибка (MSE)Оцінювання моделей↔ compare
- Коефіцієнт детермінації (R²)Оцінювання моделей↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →