Root Mean Squared Error (RMSE)

Aprendizado Supervisionado em R: Regressão

Nina Zumel and John Mount

Win-Vector LLC

O que é Root Mean Squared Error (RMSE)?

$$ RMSE = \sqrt{\overline{(y-pred)^2}} $$

onde

$y - pred$: o erro, ou vetor de resíduos
$\overline{(y-pred)^2}$: valor médio de $(y-pred)^2$

RMSE do modelo de preço de venda de casas

# Calculate error
err <- houseprices$prediction - houseprices$price

price: coluna de preços reais de venda (em milhares)
prediction: coluna de preços previstos de venda (em milhares)

RMSE do modelo de preço de venda de casas

# Calculate error
err <- houseprices$prediction - houseprices$price

# Square the error vector
err2 <- err^2

RMSE do modelo de preço de venda de casas

# Calculate error
err <- houseprices$prediction - houseprices$price

# Square the error vector
err2 <- err^2

# Take the mean, and sqrt it
(rmse <- sqrt(mean(err2)))

58.33908

$RMSE \approx 58.3$

O RMSE é grande ou pequeno?

# Take the mean, and sqrt it
(rmse <- sqrt(mean(err2)))

58.33908

# The standard deviation of the outcome
(sdtemp <- sd(houseprices$price))

135.2694

$RMSE \approx 58.3$
$sd(price) \approx 135$

Vamos praticar!

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