Интерпретация результатов MSE (Mean Squared Error) в машинном обучении:

• Чем меньше значение MSE, тем лучше. 1 Это свидетельствует о том, что модель лучше приближает фактические данные. 1
• Высокое значение MSE указывает на большие различия между фактическими и предсказанными значениями, что может свидетельствовать о неэффективности модели. 1

Также MSE практически никогда не равен нулю, и происходит это из-за элемента случайности в данных или неучитывания оценочной функцией всех факторов, которые могли бы улучшить предсказательную способность. 3

Кроме того, MSE применяется в случаях, когда требуется подчеркнуть большие ошибки и выбрать модель, которая даёт меньше именно больших ошибок. 5