Mean Squared Error (MSE) o error cuadrático medio, es la función de error más básica y usada. Se define como el valor medio de los cuadrados de la diferencia entre los valores predichos y los valores reales:
Así, por ejemplo, si los valores reales son 2, 5 y 9, y los valores predichos son 3, 5 y 11, el error cuadrático medio sería:
...lo que devuelve el valor de 5/3 = 1.666
El mismo resultado puede obtenerse mediante sklearn.metrics.mean_squared_error:
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mean_squared_error([2, 5, 9], [3, 5, 11])
1.6666666666666667
