MSE的评估和计算 GEE

均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估指标，用于衡量预测结果与真实值之间的差异程度。在统计学和机器学习领域，MSE被广泛应用于回归问题中。而广义估计方程（Generalized Estimating Equations，简称GEE）是一种常用的统计方法，用于处理具有相关性数据的回归分析。

首先，我们来了解MSE的计算方法。MSE的计算公式如下：

MSE = (1 / n) * Σ(yi - ŷi)²

其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示预测值。MSE的计算步骤如下：

1. 计算每个样本的预测误差：ei = yi - ŷi
2. 将每个预测误差的平方累加：Σ(ei²)
3. 将累加值除以样本数量：(1 / n) * Σ(ei²)

接下来，我们将介绍如何使用Python计算MSE。假设我们有一组真实值和对应的预测值，可以按照以下代码进行计算：

import numpy as np

def calculate_mse(y_true, y_pred