 Calculez l'erreur quadratique moyenne et expliquez ce qu'elle mesure.
L'erreur quadratique moyenne (RMSE) est une mesure d'erreur utilisée dans l'apprentissage automatique et la science des données pour évaluer les performances d'un modèle sur un ensemble de données donné. Il mesure la différence absolue moyenne entre les valeurs réelles et prédites. RMSE est la racine carrée de la différence quadratique moyenne entre les valeurs prédites et réelles. Il punit les grandes erreurs plus lourdement que les petites erreurs, ce qui en fait une meilleure mesure des performances du modèle que l'erreur absolue moyenne.