【mse表示什么】MSE是“均方误差”（Mean Squared Error）的缩写，是一种在统计学和机器学习中广泛使用的评估指标。它用于衡量预测值与真实值之间的差异程度，常用于回归问题中，帮助判断模型的预测效果。
MSE通过计算预测值与实际值之间差值的平方的平均值来衡量模型的准确性。数值越小，说明模型的预测结果越接近真实值，模型性能越好。MSE对较大的误差更加敏感，因此在数据中存在异常值时，可能会受到较大影响。
MSE 表格说明：
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Mean Squared Error |
| 中文名称 | 均方误差 |
| 用途 | 衡量预测值与真实值之间的差异，常用于回归模型评估 |
| 公式 | $ \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 $ |
| 单位 | 与目标变量单位相同（如房价为元，则MSE单位为元²） |
| 优点 | 对误差敏感，易于计算和理解 |
| 缺点 | 对异常值敏感，单位不直观，无法直接反映误差大小的绝对值 |
| 常见应用场景 | 回归问题、神经网络、线性回归等 |
通过了解MSE的定义、公式及其优缺点，可以更好地在实际应用中选择合适的模型评估方法，并结合其他指标（如MAE、RMSE）进行综合分析。
