Qu'est-ce que erreur quadratique moyenne ?

L'erreur quadratique moyenne, également connue sous le nom de MSE (Mean Squared Error), est une mesure couramment utilisée pour évaluer la précision d'un modèle de régression. Il est calculé en prenant la différence entre les prévisions du modèle et les valeurs réelles observées, en les élevant au carré, en les additionnant, puis en les divisant par le nombre total d'observations.

L'erreur quadratique moyenne est souvent préférée aux autres mesures d'erreur car elle donne un aperçu de la différence entre les prévisions du modèle et les valeurs observées, tout en tenant compte de la magnitude de l'erreur. En comparaison, une mesure d'erreur comme l'erreur absolue moyenne (MAE) ne prend en compte que la magnitude de l'erreur, mais pas sa direction.

L'utilisation de l'erreur quadratique moyenne permet de déterminer si un modèle donné est approprié pour les données qu'il modélise. Des erreurs quadratiques moyennes élevées indiquent que le modèle n'est pas précis et nécessite une modification. Cependant, il convient de noter que l'erreur quadratique moyenne peut être sensible aux valeurs aberrantes et que d'autres mesures, comme l'erreur quadratique moyenne pondérée, peuvent être utilisées pour atténuer cet effet.