L’erreur quadratique moyenne (Root Mean Square Error, abrégée RMSE) élève au carré les erreurs de prédiction, en fait la moyenne, puis extrait la racine carrée ; elle est plus sensible aux grandes écarts. Son unité est identique à celle de la variable cible. Plus la valeur est basse, mieux c’est ; c’est l’une des métriques d’erreur les plus classiques pour les tâches de régression et de prédiction. Elle est souvent rapportée avec la MAE pour caractériser de manière exhaustive la distribution des erreurs.