前言
在这个充满数据的世界里，我们需要各种方式来衡量一个模型的表现，尤其在回归问题中，均方误差（MSE）是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探，默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。今天，让我们一起进入均方误差的世界，看看它是如何用简单却有效的方式，帮助我们准确评估模型的预测能力。
简介
均方误差（MSE，Mean Squared Error）是衡量预测值与实际值之间差异的常见指标。在回归问题中，MSE尤为重要，因为它不仅能揭示预测值与实际值的差异，还能给出这些差异的平方平均数，是量化误差的重要工具。通俗来说，MSE越小，模型的预测越准确；反之，则意味着模型表现可能需要调整。
专业名词
- 预测值（Predicted Value）：模型生成的预测结果。
- 真实值（True Value）：实际观测到的值。
- 误差（Residual）：预测值与真实值之间的差异。
- 平方误差（Squared Error）：误差的平方。
