Python中的均方误差

均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的衡量预测模型性能的指标，用于评估模型的预测结果与实际观测值之间的差异程度。在Python中，我们可以通过使用NumPy库进行均方误差的计算。

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

其中，n代表样本数量，y_pred表示模型的预测值，y_actual表示实际观测值。

均方误差的分类： 均方误差是一种回归问题的评估指标，适用于连续数值型的预测任务。常用的分类问题评估指标包括准确率、精确率、召回率等。

均方误差的优势：

1. 均方误差在计算过程中将预测值与实际观测值之间的差异平方化，能够更加突出预测误差的大小，更容易察觉异常值对预测结果的影响。
2. 均方误差能够很好地反映预测值与实际观测值之间的相对误差，可以提供一个全局性的评估模型性能的指标。

均方误差的应用场景： 均方误差常用于机器学习、数据挖掘等领域中，用于评估回归模型的预测准确性。例如，在房价预测中，可以使用均方误差来度量模型对房价的预测误差程度。

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