{"text": "### Human: Hitunglah kesalahan akar-rata-kuadrat dan jelaskan apa yang diukur.. ### Assistant: Kesalahan akar-rata-kuadrat (RMSE) adalah ukuran seberapa baik model dapat memprediksi nilai. Ini mengukur ukuran rata-rata kesalahan dalam kumpulan prediksi, memberikan gambaran tentang akurasi keseluruhan model. Untuk menghitung RMSE, kita pertama-tama menghitung perbedaan antara nilai yang diprediksi dan nilai aktual untuk setiap pengamatan. Kemudian, kita mempersempit residu, jumlahnya dan mengambil rata-rata. Anda dapat melakukan ini dengan membagi kesalahan kuadrat yang dijumlahkan dengan jumlah pengamatan. Akhirnya, kita mengambil akar rata-rata, menghasilkan RMSE. RMSE adalah rumus untuk menghitung: ` RMSE = sqrt(((((((y_prediksi -real y_) ^) n) `: - `y_prediksi adalah nilai yang tepat untuk data. - `y_actual adalah nilai yang sebenarnya untuk pengamatan. - `n ` Low adalah nilai yang tepat untuk mengantisipasi semua pengamatan. Model RMSE adalah sebuah skala yang lebih berguna untuk mengevaluasi nilai yang sama dan memberikan respons yang lebih baik."}