MSE(Mean Squared Error,均方差)是一种常用的评估指标,用于衡量预测结果与真实值之间的差异程度。计算MSE的步骤如下:
- 首先,需要有一组预测结果和对应的真实值。假设预测结果的向量为Y_pred,真实值的向量为Y_true,两者长度相等。
- 对于每个预测结果和真实值的对应元素,计算它们的差值。
- 差值 = 预测结果 - 真实值
- 对每个差值进行平方操作,得到平方差。
- 平方差 = 差值的平方
- 计算平方差的平均值,即为均方差。
- 均方差 = 平方差的平均值
MSE的数值越小,表示预测结果与真实值的拟合程度越好。
应用场景:
MSE常被用于回归问题的模型评估中,例如预测房价、股票价格、销量等连续数值预测任务。
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