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均方誤差（Mean Squared Error, MSE）是一種常用的衡量回歸模型預(yù)測值與真實值之間差異的指標(biāo)。它是回歸問題中誤差平方和的平均值，即每個數(shù)據(jù)點的誤差平方和除以數(shù)據(jù)點的個數(shù)。均方誤差越小，說明預(yù)測值與真實值越接近，模型的預(yù)測能力越強(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，均方誤差對異常值比較敏感，因此在使用時需要謹(jǐn)慎。另外，對于不同的問題，有時候使用均方誤差作為評價指標(biāo)并不一定是最優(yōu)的選擇，可以根據(jù)具體問題選擇合適的評價指標(biāo)。