¿Qué es el Mean Squared Error (MSE)?
Es uno de los metricos mas usados para evaluar modelos de regression.
🎯 ¿Qué significa un MSE bajo o alto?:
MSE bajo: El modelo está prediciendo cerca de los valores reales.
MSE alto: Hay errores grandes; el modelo no está capturando bien el patrón.
Es importante recordar que los errores están elevados al cuadrado, así que el MSE penaliza fuertemente los errores grandes.
Esto es útil cuando queremos ser muy estrictos con la precisión.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
🌎 Visualisando un graphico MSE
El Mean Squared Error (MSE) mide qué tan lejos están las predicciones de los valores reales. Su fórmula es:
MSE = (1/n) * Σ[(y_i - ŷ_i)^2] for i = 1 → nEste ejemplo muestra cómo calcular el Mean Squared Error (MSE) en Python usando scikit-learn. Comparamos los valores reales con las predicciones del modelo y obtenemos un valor numérico que resume el error promedio al cuadrado. Un ejemplo es:
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_real = [3, 5, 2, 7]
y_pred = [2.8, 5.2, 2.4, 6.5]
mse = mean_squared_error(y_real, y_pred)
print(mse)Esta métrica penaliza más los errores grandes y es esencial para evaluar cualquier modelo de regresión.
🚀 Conclusión
El MSE nos da una medida clara, matemática y estricta de qué tan buenos son nuestros modelos.
Si estás empezando en ML, dominar esta métrica es fundamental — es el “ABC” de cualquier proyecto de regresión.