Как mean squared error применяется в системах рекомендаций и социальных сетях?

Mean Squared Error (MSE, среднеквадратичная ошибка) применяется в системах рекомендаций и социальных сетях для оценки производительности модели. 1

MSE измеряет разницу между рейтингами, предсказанными моделью, и фактическими рейтингами пользователей. 1 Чем меньше значение MSE, тем меньше грубых ошибок даёт модель. 3

Некоторые области применения MSE в системах рекомендаций и социальных сетях:

• Оценка модели. 5 После обучения MSE позволяет оценить обученную модель и её способность делать прогнозы. 5
• Сравнение алгоритмов. 5 Во время обучения MSE помогает сравнивать разные архитектуры моделей или даже разные алгоритмы для набора данных. 5
• Оптимизация модели. 5 Многие модели используют MSE в качестве функции потерь, чтобы обеспечить оптимизацию модели и сходимость во время обучения. 5

Важно учитывать, что MSE не следует использовать как единственный показатель качества модели. 5 Лучше рассматривать модель с разных сторон и применять дополнительно другие метрики. 5