L’ errore quadratico medio ( RMSE spesso abbreviato) è una misura della quantità di errori in un modello statistico . Viene calcolato trovando prima la distanza tra ogni valore di predizione della variabile dipendente dal modello e il valore reale dai dati , poi squadratura queste distanze , poi sommando i quadrati e infine prendendo la radice quadrata della somma . Istruzioni

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aggiungere altre variabili al modello . Un metodo per ridurre l’ errore quadratico medio è di rendere un modello più complesso . Mentre i modelli più complessi si adattano sempre meglio i dati , il valore di questa misura migliore deve essere pesato contro la complessità .

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Aggiungere trasformazioni delle variabili del modello . Ad esempio, se si sta modellando il peso in funzione dell’altezza in esseri umani adulti , si ridurrà errore quadratico medio se si aggiunge l’altezza al quadrato per il modello . Tuttavia, le stesse precauzioni valgono per quanto riguarda la complessità del modello .

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Ottieni dati più precisi. Se è possibile misurare le variabili più precisamente, allora questo ridurrà errore quadratico medio . Parte dell’errore che viene misurata da RMSE è dovuto imprecisioni del modello; nessun modello è perfetto . Ma ogni imprecisione nella misurazione anche aggiungere l’errore .