機械学習に関する用語 平均二乗誤差とは？統計学と機械学習における使い方
-平均二乗誤差の基本的な概念-
平均二乗誤差（MSE）とは、予測値と実測値の差の二乗の平均を意味する統計指標です。予測モデルの精度を評価するために使用され、数値が小さいほどモデルの予測がより正確であることを示します。MSEは、各データポイントの予測誤差を二乗することで得られます。次に、これらの二乗誤差の平均が計算されます。したがって、MSEはモデルがデータをどれだけうまく予測できるかを表します。MSEが小さいほど、モデルの予測と実際の値が近いことを意味します。