機械学習に関する用語 MSE（平均二乗誤差）とは？統計学と機械学習における基礎知識
-MSEの定義と数学的な表現-
平均二乗誤差（MSE）は、統計学や機械学習において、モデルの予測値と実際の値との乖離を測定するためによく使用される指標です。MSEは、予測値と実際の値の差の二乗の平均として計算されます。
数学的に、MSEは次のように表されます。
MSE = (1/n) * ∑(y_i - ŷ_i)^2
ここで、
* nはデータの個数
* y_iは実際の値
* ŷ_iは予測値
MSEは、0に近いほどモデルの予測が正確であることを示します。逆に、MSEが大きいほど、モデルの予測が不正確であることを示します。