¿Por qué siempre estamos interesados ​​en la distorsión cuadrada??

1. ¿Cuál es la razón para usar un error cuadrado medio??
2. ¿Cuál es la ventaja de MSE??
3. ¿Queremos MSE alto o bajo??
4. ¿Por qué cuadran la diferencia del error entre los valores predichos y los valores reales al calcular el error medio cuadrado??

¿Cuál es la razón para usar un error cuadrado medio??

MSE se usa para verificar qué tan cercanas están las estimaciones o los pronósticos a los valores reales. Bajo el MSE, se pronostica más cerca de. Esto se utiliza como medida de evaluación de modelo para los modelos de regresión y el valor más bajo indica un mejor ajuste.

¿Cuál es la ventaja de MSE??

Las dos mayores ventajas de MSE o RMSE son que proporcionan una función de pérdida cuadrática y que también son medidas de la incertidumbre en el pronóstico.

¿Queremos MSE alto o bajo??

No hay un valor correcto para MSE. En pocas palabras, cuanto menor sea el valor, mejor y 0 significa que el modelo es perfecto.

¿Por qué cuadran la diferencia del error entre los valores predichos y los valores reales al calcular el error medio cuadrado??

Cuadrar la diferencia elimina los valores negativos de la diferencia y asegura que el error medio cuadrado sea siempre mayor o igual a cero.