Der mittlere quadratische Fehler (RMSE) ist ein Maß dafür, wie stark Vorhersagen oder Schätzungen von den tatsächlichen Werten abweichen. Er gibt Aufschluss über die durchschnittliche Fehlergröße in einer Messreihe, wobei größere Fehler stärker berücksichtigt werden.
So funktioniert es:
- Berechnen Sie den Fehler : Subtrahieren Sie für jede Vorhersage den tatsächlichen Wert vom vorhergesagten Wert. Dies ergibt den „Fehler“ für jede Messung.
- Fehler quadrieren : Dieser Schritt beseitigt negative Vorzeichen und gewichtet größere Fehler stärker.
- Ermitteln Sie den Mittelwert der quadrierten Fehler : Addieren Sie alle quadrierten Fehler und teilen Sie die Summe durch die Anzahl der Messungen. Dies ergibt den mittleren quadrierten Fehler.
- Ziehen Sie die Quadratwurzel : Zum Schluss ziehen Sie die Quadratwurzel aus dem mittleren quadratischen Fehler. Dadurch erhalten Sie das Ergebnis wieder in denselben Einheiten wie die ursprünglichen Werte (z. B. Meter, Grad).
Warum das wichtig ist:
Der RMSE-Wert gibt an, wie stark Ihre Vorhersagen im Durchschnitt von den tatsächlichen Werten abweichen. Ein niedrigerer RMSE-Wert bedeutet eine höhere Genauigkeit, ein höherer RMSE-Wert hingegen größere Fehler.
