均方誤差意思

均方誤差（Mean Squared Error, MSE）是一種用於衡量預測模型預測值與真實值之間差異的指標。它是將每個預測誤差（即預測值與真實值之間的差異）進行平方後，再對這些平方值進行平均。均方誤差的公式可以表示為：

MSE = (1/n) * Σ(預測值 - 真實值)^2

其中，n是數據集中的樣本數量，Σ表示對數據集中的所有樣本求和，(預測值 - 真實值)^2表示每個樣本的預測誤差平方。

均方誤差的值越小，說明模型的預測值與真實值之間的差異越小，模型的預測性能越好。在最小化均方誤差的過程中，模型會嘗試找到最佳的參數設定，以提高其預測準確性。

均方誤差是一種常用的性能評估指標，尤其是在回歸分析中。它適用於預測連續型變數，並且對較大的誤差給予更高的權重，因為較大的誤差在平方後會比較小的誤差產生更大的值。

在實際套用中，均方誤差可以通過梯度下降法等最佳化算法來最小化，以訓練模型的參數。此外，均方誤差的變體，如平均絕對誤差（Mean Absolute Error, MAE）和平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）也是常用的性能評估指標。