计算不同取值范围的均方误差

均方误差（Mean Square Error，MSE）是一种常用的衡量预测模型或估计值与真实值之间差异的指标。它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。

均方误差的计算公式如下： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)²

其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示预测值。

均方误差的分类：

1. 回归问题中的均方误差：用于衡量预测模型对连续型变量的预测准确程度。
2. 图像处理中的均方误差：用于衡量图像处理算法对图像质量的影响程度。

均方误差的优势：

1. 简单直观：均方误差易于计算和理解，是一种常用的评估指标。
2. 平方项放大差异：通过平方项的引入，均方误差放大了预测值与真实值之间的差异，更加关注较大的误差。

均方误差的应用场景：

1. 机器学习模型评估：在训练和测试机器学习模型时，均方误差可用于评估模型的预测准确性。
2. 图像处理：均方误差可用于评估图像处理算法对图像质量的影响。

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