Descripción: El Error Cuadrático Medio (ECM) es una función de pérdida ampliamente utilizada en tareas de regresión, que mide la diferencia promedio entre los valores predichos por un modelo y los valores reales observados. Se calcula tomando la media de los cuadrados de las diferencias entre las predicciones y los valores reales. Esta métrica es especialmente valiosa porque penaliza de manera más severa los errores grandes, lo que significa que un modelo que comete errores significativos en sus predicciones será penalizado más que uno que comete errores menores. El ECM es fácil de interpretar, ya que se expresa en las mismas unidades que la variable de salida, lo que facilita la evaluación del rendimiento del modelo. Además, su derivada es continua y diferenciable, lo que lo convierte en una opción ideal para algoritmos de optimización que requieren el cálculo de gradientes, como el descenso de gradiente. En resumen, el ECM no solo proporciona una medida cuantitativa del rendimiento del modelo, sino que también guía el proceso de entrenamiento al permitir ajustes en los parámetros del modelo para minimizar el error en las predicciones.
