Формула разности квадратов в анализе данных и машинном обучении применяется для расчёта среднеквадратичной ошибки (Mean Squared Error). 1 Это среднее арифметическое квадратов разностей между предсказанными и реальными значениями модели машинного обучения. 1

Например, при исследовании линейной регрессии, зная координаты реальных записей и уравнение линейной регрессии, можно восстановить полные координаты предсказанных наблюдений. 1 Затем рассчитывается квадрат разницы между реальными и предсказанными значениями, сумма этих квадратов делится на количество наблюдений и получается величина среднеквадратической ошибки. 1

Также квадрат разности между истинным значением переменной и предсказанным используется в качестве функции потерь в методе градиентного спуска. 2 Например, для модели, предсказывающей значение одной переменной, нужно найти глобальный минимум функции потерь в пространстве весов — такие значения весов, при которых модель будет оптимальной. 2