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什么是MSE

发表时间：2024-07-31 21:48:48 来源：网友投稿

MSE是均方误差（Mean Squared Error）的缩写，是评估回归模型性能的一种常用指标。

MSE值越小，说明预测结果与实际结果的差异越小，代表了回归模型的预测能力越强。MSE的计算公式为每个样本预测值与实际值之差的平方和再除以样本数量，这样就得到了平均误差的大小。MSE在回归模型的参数优化、模型选择、模型比较等任务中经常被用来评估模型性能。除此之外MSE也可以用于对数据的噪声和误差进行筛选和清洗，以提高数据质量。最后需要注意的是，由于MSE对异常值比较敏感，使用MSE时需要注意异常值的处理。

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