Daten & Analytics
MSE (Mean Squared Error)
Auch bekannt als:
Mittlerer Quadratischer Fehler
Quadratischer Mittlerer Fehler
Aktualisiert: 12.2.2026
Der Durchschnitt der quadrierten Differenzen zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten – Standard-Loss für Regression.
Kurz erklärt
MSE ist der Standard-Regressions-Loss – quadriert Fehler und bestraft große Abweichungen stark.
Erklärung
MSE = 1/n × Σ(y_pred - y_true)². Quadrierung bestraft große Fehler überproportional.
Relevanz für Marketing
MSE ist der Standard-Loss für Regression – Preisvorhersage, Demand Forecasting etc.
Häufige Fallstricke
Empfindlich gegenüber Ausreißern. Einheit ist quadriert. MAE ist robuster.
Entstehung & Geschichte
MSE geht auf Gauss und Legendre (frühes 19. Jh.) zurück als Teil der Methode der kleinsten Quadrate.
Abgrenzung & Vergleiche
MSE (Mean Squared Error) vs. MAE
MSE bestraft große Fehler stärker (quadratisch); MAE behandelt alle Fehler gleich (linear).