平均二乗誤差
MSEは二乗誤差の期待値に相当する危険関数である。MSEがほぼ常に正の値である(ゼロではない)のは、ランダム性のため、あるいは除外変数バイアスがあるためである。機械学習、特に経験損失最小化(英語版)では、MSEは真のMSE(母集団の真の平均損失)の推定量としての「経験的な」損失(観測されたデータの平均損失)をあらわす。
MSEは推定量の質の尺度である。ユークリッド距離の二乗に由来するため、常に正の値であり、誤差が減るにつれてゼロに近づく。