![[Nou] Azure AI-900 Întrebări reale pentru examen-Cum să treceți (AI-900) Azure AI Fundamentals ...](https://i.ytimg.com/vi/ceVR5bDyTus/hqdefault.jpg)
Când creați mai multe puncte de date științifice, poate doriți să vă încadrați o curbă cea mai potrivită punctelor dvs., utilizând software. Cu toate acestea, curba nu se va potrivi exact cu punctele dvs. de date și, atunci când nu se întâmplă, este posibil să doriți să calculați eroarea medie pătrată (RMSE), pentru a măsura măsura în care punctele dvs. de date diferă de curba dvs. Pentru fiecare punct de date, formula RMSE calculează diferența dintre valoarea reală a punctului de date și valoarea punctului de date pe curba cea mai potrivită.
Găsiți valoarea y corespunzătoare pe curba cea mai potrivită pentru fiecare valoare x corespunzătoare punctelor de date originale.
Reduceți valoarea reală a y din valoarea y pe curba dvs. cea mai potrivită, pentru fiecare punct de date pe care îl aveți. Diferența dintre valoarea reală a y și valoarea y pe curba dvs. cea mai potrivită se numește rezidual. Pătrați fiecare rezidual, apoi însumați reziduurile.
Împărțiți suma reziduurilor dvs. la numărul total de puncte de date pe care le aveți și luați rădăcina pătrată a cotientului. Aceasta dă o eroare pătrată medie rădăcină.