MSE – это аббревиатура, которая расшифровывается как Mean Squared Error, что в переводе на русский язык означает среднеквадратичная ошибка.

Среднеквадратичная ошибка является одной из основных метрик, используемых для оценки качества модели в задачах регрессии. Она измеряет, насколько предсказанные значения модели отклоняются от фактических значений. Чем меньше значение MSE, тем лучше модель описывает данные.

Чтобы понять, как вычисляется MSE, давайте рассмотрим шаги этого процесса:

1. Соберите данные: Убедитесь, что у вас есть набор данных, состоящий из фактических значений (Y) и предсказанных значений (Y_pred) вашей модели.
2. Вычислите ошибки: Для каждого наблюдения в вашем наборе данных найдите разницу между фактическим значением и предсказанным значением. Это называется ошибкой:
• Error_i = Y_i - Y_pred_i
3. Возведите ошибки в квадрат: Чтобы избежать отрицательных значений и усилить влияние больших ошибок, возведите каждую ошибку в квадрат:
• Error_squared_i = (Error_i)^2
4. Найдите среднее значение квадратов ошибок: Сложите все квадратные ошибки и разделите на количество наблюдений (n):
• MSE = (1/n) * Σ(Error_squared_i)

Таким образом, вы получите значение MSE, которое можно использовать для оценки производительности вашей модели. Если MSE близко к нулю, это говорит о том, что модель хорошо предсказывает значения. Однако, если значение MSE высоко, это может указывать на плохую предсказательную способность модели.