Racine de l'erreur quadratique moyenne

La racine de l'erreur quadratique moyenne (REQM) ou racine de l'écart quadratique moyen (en anglais, root-mean-square error ou RMSE, et root-mean-square deviation ou RMSD) est une mesure fréquemment utilisée des différences entre les valeurs (valeurs d'échantillon ou de population) prédites par un modèle ou estimateur et les valeurs observées (ou vraies valeurs). La REQM représente la racine carrée du deuxième moment d'échantillonnage des différences entre les valeurs prédites et les valeurs observées. Ces écarts sont appelés résidus lorsque les calculs sont effectués sur l'échantillon de données qui a été utilisé pour l'estimation ou ils sont appelés erreurs (ou erreurs de prédiction) lorsqu'ils sont calculés sur des données hors de l'échantillon d'estimation. La REQM agrège les erreurs de prédiction de différents points de données en une seule mesure de puissance prédictive accrue. La REQM est une mesure de précision, qui sert à comparer les erreurs de différents modèles prédictifs pour un ensemble de données particulier et non entre différents ensembles de données, car elle dépend de l'échelle. La REQM est toujours positive et une valeur de 0 (presque jamais atteinte en pratique) indiquerait un ajustement parfait aux données. En général, une valeur de REQM plus petite indique une meilleure précision qu'une valeur de REQM plus élevée. Cependant, les comparaisons entre différents jeux de données ne seraient pas valides car la mesure dépend de l'échelle relative des nombres utilisés. La REQM est la racine carrée de la moyenne des erreurs quadratiques. L'effet de chacune des erreurs sur la REQM est proportionnel à la taille de l'erreur quadratique; ainsi, des erreurs plus importantes ont un effet disproportionné sur la REQM. Par conséquent, la REQM est sensible aux valeurs aberrantes ou anomalies. La REQM d'un estimateur par rapport à un paramètre estimé est définie comme la racine carrée de l'erreur quadratique moyenne : Pour un estimateur sans biais, la REQM est la racine carrée de la variance, aussi appelée l'écart type.

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Concepts associés (17)

Cours associés (22)

Séances de cours associées (249)

Spike Wigner Modèle PHYS-642: Statistical physics for optimization & learning

Explore le modèle de Spike Wigner, le débruitage bayésien, l'évolution des états et les méthodes spectrales en analyse matricielle.

Régression linéaire : Fondements CS-233(a): Introduction to machine learning (BA3)

Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.

Simulation numérique des SDE : Monte Carlo et contrôle optimal FIN-415: Probability and stochastic calculus

Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.

Squared deviations from the mean

Squared deviations from the mean (SDM) result from squaring deviations. In probability theory and statistics, the definition of variance is either the expected value of the SDM (when considering a theoretical distribution) or its average value (for actual experimental data). Computations for analysis of variance involve the partitioning of a sum of SDM. An understanding of the computations involved is greatly enhanced by a study of the statistical value where is the expected value operator.

Racine de l'erreur quadratique moyenne

Mean absolute error

In statistics, mean absolute error (MAE) is a measure of errors between paired observations expressing the same phenomenon. Examples of Y versus X include comparisons of predicted versus observed, subsequent time versus initial time, and one technique of measurement versus an alternative technique of measurement. MAE is calculated as the sum of absolute errors divided by the sample size: It is thus an arithmetic average of the absolute errors , where is the prediction and the true value.

EE-566: Adaptation and learning

In this course, students learn to design and master algorithms and core concepts related to inference and learning from data and the foundations of adaptation and learning theories with applications.

COM-406: Foundations of Data Science

We discuss a set of topics that are important for the understanding of modern data science but that are typically not taught in an introductory ML course. In particular we discuss fundamental ideas an

PHYS-467: Machine learning for physicists

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practi