📊 Mean Squared Error (MSE): Teoría + Ejemplo Resuelto a Mano | Machine Learning
Автор: PaveTech
Загружено: 2025-11-26
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En este video te explico qué es el MSE (Mean Squared Error) y por qué es una de las métricas más importantes en Machine Learning, especialmente en modelos de regresión lineal.
Primero revisamos la teoría del MSE, qué significa, por qué se usa y cómo nos ayuda a medir qué tan lejos están nuestras predicciones de los valores reales.
Luego resolvemos un ejemplo práctico totalmente a mano, para que entiendas paso a paso cómo se calcula el error cuadrático medio:
🔹 MSE bajo = el modelo predice bien
🔹 MSE alto = el modelo predice mal
Este es el primer video de una mini-serie de 3:
📌 En el segundo video comenzamos a programar el cálculo del MSE usando Python + Scikit-Learn.
📌 En el tercer video comparamos el resultado manual con el obtenido por Python… ¡y verás que coinciden!
Si quieres aprender regresión lineal desde cero, entender métricas de error y ver cómo pasan de la teoría al código real, esta serie es para ti.
#MachineLearning #RegresionLineal #MSE #ErrorCuadraticoMedio #Python #ScikitLearn #DataScience #Estadistica #AprendizajeAutomatico #InteligenciaArtificial
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