均方差公式

【均方差公式】均方差（MSE）是衡量预测值与实际值之间差异的常用指标，广泛应用于统计学和机器学习中。其公式为：

MSE = (1/n) × Σ(y_i - ŷ_i)²

其中，n 为样本数量，y_i 为实际值，ŷ_i 为预测值。

项目	说明
公式	MSE = (1/n) × Σ(y_i - ŷ_i)²
作用	衡量模型预测精度
特点	对异常值敏感，数值越大表示误差越大

均方差越小，说明模型预测越准确。该公式在回归分析中尤为重要，常用于评估模型性能。

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