Root Mean Squared Error – 二乗平均平方根誤差計算機
RMSE Calculator
🔢 RMSE計算機
Root Mean Squared Error - 二乗平均平方根誤差
RMSEは平均二乗誤差の平方根です。予測誤差の標準偏差を測定し、元のデータと同じ単位で表されるため、MSEよりも解釈が容易です。
RMSE = √[(1/n) × Σ(Actual - Predicted)²]
Error:
📊 サンプルデータセットを読み込む
実際の値/観測値を入力してください
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Root Mean Squared Error Results - 二乗平均平方根誤差の結果
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Root Mean Squared Error - 二乗平均平方根誤差
データポイントの数:
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Sum of Squared Errors - 二乗誤差の合計:
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Mean Squared Error (MSE) - 平均二乗誤差:
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Average Actual Value - 平均実測値:
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Average Predicted Value - 平均予測値:
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Root Mean Squared Error - 二乗平均平方根誤差:
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🔢 RMSE計算機
Root Mean Squared Error - 二乗平均平方根誤差
RMSEは平均二乗誤差の平方根です。予測誤差の標準偏差を測定し、元のデータと同じ単位で表されるため、MSEよりも解釈が容易です。
📊 サンプルデータセットを読み込む
Root Mean Squared Error Results - 二乗平均平方根誤差の結果
平均二乗誤差計算機 - RMSE
RMSE計算機は、実測値と予測値の間の平均二乗誤差（RMSE）を計算するために使用されます。
• 入力：2組の値（実測値と予測値）を手動で入力します（カンマまたは改行で区切ります）。
• 出力：小数点以下2桁の精度を持つRMSE値。
• キーワード：RMSE計算機、平均二乗誤差計算機、予測誤差計算機、回帰誤差計算機。
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平均二乗誤差（MSE）計算機
このツールは、計算の一環として平均二乗誤差（MSE）を自動的に計算します。
• 入力：同じ実測値と予測値。
• 出力：MSE（二乗誤差の平均）。
• キーワード：MSE計算機、平均二乗誤差計算機、誤差分析ツール、回帰モデル評価。
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二乗誤差和（SSE）計算機
この機能は、すべてのデータポイントの合計二乗誤差を計算します。
• 入力：実際値と予測値。
• 出力：二乗誤差和。
• キーワード：SSE計算機、二乗誤差和計算機、モデル誤差計算機。
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データサマリー統計
このツールは、RMSEに加えて、以下のデータに関する迅速な分析情報を提供します。
• 平均実際値
• 平均予測値
• データポイント数
• キーワード：データ分析ツール、予測と実際値の比較、平均予測計算機。
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サンプルデータセットローダー
この計算機には、RMSEを迅速にテストするためのサンプルデータセットが組み込まれています。
• 売上予測と実際値の比較
• 気温予測（℃）
• 住宅価格予測（千ドル）
• 株価予測（ドル）
• 製品需要予測
• 簡単な予測例
• 入力：ワンクリックでデータセットをロード。
• 出力：RMSE計算に必要な、事前に入力された実際値と予測値。
• キーワード: サンプルデータセット RMSE、予測誤差計算ツール、予測値と実際のテストデータの比較。
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インタラクティブなエラー結果
• RMSE を大きく太字で表示します。
• 計算の詳細な内訳 (SSE、MSE、平均値) を表示します。
• 結果は滑らかなアニメーションで動的に表示されます。
• キーワード: RMSE 結果、エラー内訳計算ツール、インタラクティブな RMSE 分析。
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エラー検証とユーザーフレンドリーな入力
• カンマまたは改行で区切られた値を受け入れます。
• 以下の項目をチェックします:
o 入力値の不足
o 数値以外の値
o データセットの長さの不一致
• 入力値が無効な場合は、明確なエラーメッセージを表示します。
• キーワード: エラー処理計算ツール、入力 RMSE の検証、オンライン回帰エラーツール。
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レスポンシブでモバイルフレンドリーなデザイン
• デスクトップ、タブレット、モバイルでシームレスに動作します。
• スムーズな遷移を実現するクリーンな UI。
• 明暗を問わず使いやすいグラデーションスタイル。
• キーワード：オンラインRMSE計算機、モバイルフレンドリーなエラー計算機、レスポンシブ回帰ツール。
「実測値と予測値から、平均二乗誤差（RMSE）、平均二乗誤差（MSE）、二乗誤差和（SMS）を計算する無料オンラインRMSE計算機です。サンプルデータセット（売上、住宅、在庫、需要）、エラーの内訳、平均値が含まれています。回帰分析、予測、機械学習モデルの評価に最適です。」
