均方誤差(Mean Squared Error, MSE)是一種常用的衡量回歸模型預測值與真實值之間差異的指標。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,說明預測值與真實值越接近,模型的預測能力越強。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。