Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error) – Среднее арифметическое (Mean) квадратов разностей между предсказанными и реальными значениями Модели (Model) Машинного обучения (ML): Рассчитывается с помощью формулы, которая будет пояснена в примере ниже: MSE практически никогда не равен нулю, и происходит это из-за элемента случайности в данных или неучитывания Оценочной функцией (Estimator) всех факторов, которые могли бы улучшить предсказательную способность. Пример. Исследуем линейную регрессию, изображенную на графике выше, и установим величину среднеквадратической Ошибки (Error)...

Источник: Nuances of Programming В большинстве описаний среднеквадратичной ошибки (mean square errore, MSE) упускается один важнейший нюанс: метрики и функции потерь  —  это не совсем одно и то же. Для оценки и оптимизации производительности модели в машинном обучении нужны две отдельные функции потерь. MSE может быть либо тем, либо другим, либо третьим  —  выбор за исследователем. Чтобы было понятнее, что имеется в виду под оценкой производительности и оптимизацией, вместо отвлеченных рассуждений обратимся к конкретным примерам...