Función de error cuadrático medio (MSE)

Es una métrica utilizada para evaluar la precisión de los modelos en problemas de regresión dentro del campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Se calcula promediando el cuadrado de las diferencias entre las predicciones realizadas por el modelo y los valores reales observados.

Al elevar las diferencias al cuadrado, esta métrica penaliza de manera más severa los errores grandes, lo que la convierte en un indicador sensible a las desviaciones significativas.

Mientras menor sea el valor obtenido, mayor será la precisión del modelo en sus predicciones.

Es ampliamente utilizada en la optimización de modelos de aprendizaje supervisado para ajustar parámetros y minimizar errores durante el entrenamiento.