L'errore quadratico medio (MSE) è una metrica ampiamente utilizzata per valutare le prestazioni dei modelli, come gli algoritmi di machine learning. MSE misura la differenza quadratica media tra i valori previsti e i valori effettivi osservati. Questa metrica può essere utilizzata per valutare il potere predittivo di un modello, in quanto fornisce una misura di quanto i valori previsti sono vicini ai valori effettivi osservati. MSE può anche essere utilizzato per confrontare più modelli al fine di determinare quale sia il più accurato.
Utilizzare uno strumento come l'errore quadratico medio (MSE) per valutare le prestazioni del modello.