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Sklearn 机器学习中的数值指标：均方误差（MSE）详解
《在机器学习回归问题中，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
📐 一、均方误差（MSE）定义与公式
均方误差（MSE）是指预测值与真实值之间差值的平方的平均值，计算公式如下：
MSE = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 MSE=n1
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