均方差计算与边缘计算

在计算机科学和数据分析领域，均方差（Mean Squared Error，MSE）是一种常用的衡量数值预测模型性能的指标。同时，边缘计算（Edge Computing）是一种将计算能力推至网络边缘设备的计算模式。本文将介绍均方差的计算方法，并结合边缘计算的概念，展示如何在边缘设备上进行均方差计算。

均方差（MSE）是用于评估数值预测模型的性能的一种指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度，计算公式如下：

MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)²

其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示模型的预测值。

在边缘计算中，我们希望将计算任务尽可能地从云端转移到边缘设备上，以减少网络延迟和带宽消耗。因此，将均方差计算任务放置在边缘设备上是一种有效的方式，特别是对于需要实时响应的应用场景。

现在，我们将展示如何在边缘设备上使用Python编程语言计算均方差。

# 导入所需的库
import numpy as np

# 定义函数计算均方差
def calculate_mse(y_true