均方误差计算公式

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的性能度量标准，用于衡量预测值与实际值之间的差异。其计算公式为：

MSE = (1/n) * Σ(y_i - y'_i)^2

其中：

* n 是样本数量。

* y_i 是实际观测值。

* y'_i 是预测值。

* Σ 表示求和操作。

也就是说，对于每一个样本，我们计算其实际观测值和预测值之间的差的平方，然后将这些平方误差求平均，得到的结果就是均方误差。这个值越小，说明模型的预测性能越好。

均方误差计算公式

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的性能度量标准，用于衡量预测值与实际值之间的差异。其计算公式为：

MSE = (1/n) * Σ(y_i - y'_i)^2

其中：

* n 是样本数量。

* y_i 是实际观测值。

* y'_i 是预测值。

* Σ 表示求和操作。

简单来说，均方误差是所有样本点上的预测误差平方的平均值。在实际应用中，均方误差越小，模型的预测性能通常越好。

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