详细介绍：Sklearn 机器学习 数值指标 均方误差MSE

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Sklearn 机器学习中的数值指标：均方误差（MSE）详解

《在机器学习回归困难中，均方误差（MSE，Mean Squared Error）是最常用的性能评估指标之一。它能帮助我们量化模型预测值与真实值之间的偏差程度。MSE 越小，通常意味着模型预测越准确。

本文将带你系统掌握：

• MSE 的定义与数学公式
• MSE 的直观含义与优缺点
• Sklearn 中如何计算 MSE
• MSE 与其他回归指标的对比

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一、均方误差（MSE）定义与公式

指就是均方误差（MSE）预测值与真实值之间差值的平方的平均值，计算公式如下：

$$\text{MSE}=\frac{1}{n}$$