Der mittlere quadratische Fehler (Root Mean Square Error, kurz RMSE) quadriert die Prognosefehler, bildet den Mittelwert und zieht anschließend die Quadratwurzel. Er ist empfindlicher gegenüber größeren Abweichungen. Die Einheit entspricht der Zielvariable. Niedrigere Werte sind besser; er ist einer der klassischsten Fehlerindikatoren für Regressions- und Prognoseaufgaben. Er wird häufig zusammen mit MAE berichtet, um die Fehlerverteilung umfassend zu charakterisieren.