L'erreur quadratique moyenne (RMSE) permet de mesurer l'écart entre les prédictions ou les estimations et les valeurs réelles. Elle donne une indication de l'ampleur moyenne des erreurs dans un ensemble de mesures, en mettant davantage l'accent sur les erreurs les plus importantes.
Voici comment ça fonctionne :
- Calcul de l'erreur : Pour chaque prédiction, soustrayez la valeur réelle de la valeur prédite. Cela vous donne l'« erreur » pour chaque mesure.
- Mise au carré des erreurs : Cette étape supprime les signes négatifs et accorde plus d'importance aux erreurs les plus importantes.
- Calculez la moyenne des erreurs au carré : additionnez toutes les erreurs au carré, puis divisez le résultat par le nombre de mesures. Vous obtiendrez ainsi l’erreur au carré « moyenne ».
- Calculer la racine carrée : Enfin, calculez la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne. Cela ramène le résultat dans les mêmes unités que les valeurs d’origine (par exemple, mètres, degrés).
Pourquoi c'est important :
L'erreur quadratique moyenne (RMSE) vous donne un nombre unique qui représente l'écart moyen entre vos prédictions et la réalité. Une RMSE plus faible indique une meilleure précision, tandis qu'une RMSE plus élevée indique des erreurs plus importantes.
