mse

MSE（均方误差）是衡量预测值与真实值之间差异的一种常用指标，常用于评估模型的准确性。计算方法是将每个预测值与真实值的差值平方后求和，再除以样本数量。MSE的值越小，说明预测结果越接近真实值，模型的预测能力越好；反之，MSE的值越大，则表示预测结果与真实值的差异越大，模型的预测能力越差。在实际应用中，我们通常希望MSE尽可能小，以提高模型的预测准确性。