均方是什麼意思

均方（Mean Squared Error, MSE）是統計學和數學中的一個概念，用於衡量一個預測模型或估計方法的準確度。它是樣本數據的實際值與預測值或估計值之間差的平方的平均值。均方誤差越小，模型的預測效果越好。

在數學上，均方可以表示為：

MSE = 1/n * Σ(yi - ŷi)^2

其中，n是樣本數，yi是實際的觀察值，ŷi是對應的預測值或估計值，Σ表示對所有的i進行求和。

在機器學習和數據分析中，均方誤差常用於評估回歸模型的性能。通過最小化均方誤差，可以找到最佳的模型參數，從而提高模型的預測精度。

均方根（Root Mean Squared Error, RMSE）是均方的平方根，它也是一個常用的評估指標，尤其是在處理具有較大變異性的數據時。RMSE的值與數據的量綱有關，因此通常在比較不同數據集上的模型性能時會使用RMSE。