什么是均方誤差
2024-12-08 10:31 來(lái)自 美國(guó)的網(wǎng)友 發(fā)布@ 網(wǎng)友提問(wèn)
均方誤差（Mean Squared Error, MSE）是一種常用的衡量回歸模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的指標(biāo)。它是回歸問(wèn)題中誤差平方和的平均值，即每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的誤差平方和除以數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。均方誤差越小，說(shuō)明預(yù)測(cè)值與真實(shí)值越接近，模型的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。均方誤差通常用于衡量回歸模型的性能，比如線性回歸、支持向量回歸、決策樹回歸等。需要注意的是，均方誤差對(duì)異常值比較敏感，因此在使用時(shí)需要謹(jǐn)慎。另外，對(duì)于不同的問(wèn)題，有時(shí)候使用均方誤差作為評(píng)價(jià)指標(biāo)并不一定是最優(yōu)的選擇，可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
