che Cosa è il Root Mean Square Error (RMSE)?
Root Mean Square Error (RMSE) misura la quantità di errore tra due set di dati. In altre parole, confronta un valore previsto e un valore osservato o noto. Più piccolo è un valore RMSE, più vicini sono i valori previsti e osservati.,
È anche noto come deviazione quadrata media radice ed è una delle statistiche più utilizzate in GIS.
Diverso da Mean Absolute Error (MAE), usiamo RMSE in una varietà di applicazioni quando si confrontano due set di dati.
Ecco un esempio di come calcolare RMSE in Excel con 10 valori osservati e previsti. Ma puoi applicare questo stesso calcolo a qualsiasi set di dati di dimensioni.
Esempio di errore quadratico medio radice
Ad esempio, possiamo confrontare qualsiasi valore previsto con una misurazione effettiva (valore osservato).,
- Valore predetto
- Valore osservato
L’errore quadratico medio della radice prende la differenza per ogni valore osservato e previsto.
Puoi scambiare l’ordine di sottrazione perché il passo successivo è prendere il quadrato della differenza. Questo perché il quadrato di un valore negativo sarà sempre un valore positivo. Ma basta fare in modo che si mantiene lo stesso ordine in tutto.
Dopodiché, dividi la somma di tutti i valori per il numero di osservazioni. Infine, otteniamo un valore RMSE., Ecco ciò che il RMSE Formula è simile:
Come Calcolare RMSE in Excel
Qui di seguito un breve e facile guida per il calcolo RMSE in Excel. Avrete bisogno di una serie di valori osservati e previsti:
1. Immettere le intestazioni
Nella cella A1, digitare “valore osservato” come intestazione. Per la cella B1, digitare “valore previsto”. In C2, digitare “differenza”.,
2. Posizionare i valori nelle colonne
Se si dispone di 10 osservazioni, posizionare i valori di elevazione osservati in A2 a A11. Inoltre, inserire i valori previsti nelle celle da B2 a B11 del foglio di calcolo
3. Trova la differenza tra i valori osservati e previsti
Nella colonna C2, sottrai il valore osservato e il valore previsto., Ripetere per tutte le righe sottostanti dove esistono valori previsti e osservati.
=A2-B2
Ora, questi valori potrebbero essere positivi o negativi.
4. Calcolare il valore di errore quadrato medio radice
Nella cella D2, utilizzare la seguente formula per calcolare RMSE:
=SQRT(SUMSQ(C2:C11)/COUNTA(C2:C11))
La cella D2 è il valore di errore quadrato medio radice. E salva il tuo lavoro perché hai finito.
Se si dispone di un valore inferiore, ciò significa che i valori previsti sono vicini ai valori osservati. E viceversa.,
Quali sono le prospettive?
RMSE quantifica quanto sia diverso un insieme di valori. Più piccolo è un valore RMSE, più vicini sono i valori previsti e osservati.,>Come Costruire Spaziale Modelli di Regressione in ArcGIS
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