Среднеквадратичная ошибка (MSE) важна в машинном обучении, потому что она измеряет среднеквадратичное отклонение между фактическими и предсказанными значениями. 1 Чем меньше значение MSE, тем ближе предсказания модели к реальным данным. 1

Вот ещё несколько причин, почему эта метрика важна:

• Подчёркивает большие ошибки. 24 Это происходит за счёт квадратичной зависимости: большие значения ошибок становятся заметнее. 2 Например, если модель допустила на двух примерах ошибки 5 и 10, в абсолютном выражении они отличаются в два раза, но если их возвести в квадрат, получив 25 и 100 соответственно, то отличие будет уже в четыре раза. 2
• Позволяет выбрать модель, которая даёт меньше именно больших ошибок. 2 Например, если у модели, которая предсказывает температуру воздуха на основе различных метеорологических параметров, низкое значение MSE, это означает, что модель хорошо соответствует данным, и её предсказания близки к фактическим температурам. 1
• Помогает оптимизировать модель. 3 MSE позволяет выяснить, достигнуто ли наилучшее из возможных соответствий или же требуются улучшения. 3 Другими словами, определить, какая модель максимально подходит для работы с выбранными точками данных. 3