Atualizado em 20/10/2026: verbete refeito: definição curta com fonte, exemplo e termos relacionados; saiu o texto genérico anterior. Como conferimos os dados
O erro quadrático médio (mean squared error, MSE) é a média dos quadrados das diferenças entre os valores previstos por um modelo e os valores reais. É uma das funções de perda mais usadas em regressão. O melhor valor possível é 0.
Exemplo passo a passo
Valores reais [3; −0,5; 2; 7] e previstos [2,5; 0; 2; 8]. Os erros ao quadrado são 0,25, 0,25, 0 e 1. A média é 1,5 ÷ 4 = 0,375, o mesmo resultado que a função mean_squared_error do scikit-learn dá para esse exemplo.
Cuidado
Por elevar o erro ao quadrado, o MSE pune muito os erros grandes e é sensível a outliers. Quando um erro grande isolado não deve pesar tanto, usa-se também o erro absoluto médio (MAE).
Termos relacionados
Fontes (conferidas em 02/10/2026): scikit-learn: mean_squared_error · Google: glossário de machine learning