La métrique d'évaluation pour ce travail est le root mean square error (RMSE), défini comme suit
\[ 
RMSE = \sqrt{ \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n ( rating(i) - prediction(i) )^2}, 
\]
où rating contient les vrais évaluations inconnues et prediction est votre prédiction. 
Etant donné que les rating sont entre 1 et 5 (étoiles), le RMSE devrait se trouver aux alentours de 1 (erreur moyenne de 1 étoile). En effet, en utilisant la moyenne pour prédire toutes les entrées, on arrive à un RMSE=1.116 (sur le test set). 

Pour la phase d'entrainement de votre approche, Kaggle vous renvoie pour chaque soumission la RMSE pour un sous-ensemble des données manquantes (contenant 50% du total). L'évaluation finale se fera sur le sous-ensemble complémentaire.