发布时间: 2025年07月07日 22:43
MSE是均方误差（Mean Squared Error）的缩写。它是一种衡量数据预测模型性能好坏的度量方式，通常用于评估模型的精度和准确性。
在机器学习和深度学习的领域中，MSE经常被用来量化模型与真实数据的偏差，进而优化模型，提高其预测能力。
当我们使用MSE时，我们需要将模型的预测值与真实值进行对比，计算出二者之间的平均误差。
对于回归问题，MSE通常被作为损失函数来优化模型参数，以最小化预测值与真实值之间的误差。总之，MSE是机器学习中常用的一种度量方式，可以帮助我们评估模型的预测准确性，从而优化模型，提高其性能。
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