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Utilizzare uno strumento come l'errore quadratico medio (MSE) per valutare le prestazioni del modello.
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L'errore quadratico medio (MSE) è una metrica ampiamente utilizzata per valutare le prestazioni dei modelli, come gli algoritmi di machine learning. MSE misura la differenza quadratica media tra i valori previsti e i valori effettivi osservati. Questa metrica può essere utilizzata per valutare il potere predittivo di un modello, in quanto fornisce una misura di quanto i valori previsti sono vicini ai valori effettivi osservati. MSE può anche essere utilizzato per confrontare più modelli al fine di determinare quale sia il più accurato.