«Среднеквадратическая ошибка» (RMSE) — английский термин, широко используемый в области статистики и машинного обучения. Это мера среднего отклонения между прогнозируемыми и фактическими значениями в регрессионном анализе. RMSE рассчитывается путем извлечения квадратного корня из среднего значения квадратов разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями.

Вот несколько методов, которые можно использовать для вычисления или интерпретации RMSE:

1. Формула: RMSE рассчитывается по следующей формуле:
   RMSE = sqrt((1/n) * Σ(yᵢ – ş)²)
   где yᵢ представляет прогнозируемые значения., ş представляет фактические значения, а n — количество точек данных.

2. Сравнение: RMSE позволяет сравнивать различные модели или алгоритмы регрессии. Более низкие значения RMSE указывают на более высокую точность прогнозирования.

3. Оценка: RMSE обычно используется в качестве показателя оценки регрессионных моделей для оценки их эффективности и измерения степени ошибки между прогнозируемыми и фактическими значениями.

4. Возведение в квадрат: RMSE включает в себя возведение в квадрат разностей между прогнозируемыми и фактическими значениями, что подчеркивает большие отклонения и более строго наказывает выбросы.

5. Зависит от масштаба: RMSE зависит от масштаба, то есть на его значение влияет масштаб целевой переменной. При интерпретации RMSE важно учитывать контекст и масштаб проблемы.

6. Альтернативные меры. Помимо RMSE, в регрессионном анализе используются и другие распространенные меры, включая среднюю абсолютную ошибку (MAE) и среднеквадратическую ошибку (MSE).