Root Mean Squared Error (RMSE) merupakan salah satu cara untuk mengevaluasi model regresi linear dengan mengukur tingkat akurasi hasil perkiraan suatu model. RMSE dihitung dengan mengkuadratkan error (prediksi – observasi) dibagi dengan jumlah data (= rata-rata), lalu diakarkan. RMSE tidak memiliki satuan.
RMSE adalah cara standar dan populer untuk mengukur kesalahan suatu model dalam memprediksi data kuantitatif yang menunjukkan seberapa tersebar data di sekitar garis yang paling cocok.
RMSE juga merupakan kriteria penting dalam memilih model berperforma terbaik di antara model pendugaan berbeda. Untuk melakukannya, cukup bandingkan nilai RMSE di semua model dan pilih satu dengan nilai RMSE terendah.
Model yang terpilih menghasilkan kesalahan terendah dalam memprediksi nilai untuk variabel model.
