机器学习入门，AI预测能力“照妖镜”——均方误差

当AI预测房价、股票甚至天气时，如何判断它的预测准不准？一个叫“均方误差”（MSE）的数学指标，正是科学家们衡量模型预测能力的“照妖镜”！它不仅能放大误差，让不靠谱的预测无所遁形，还能指导AI自我优化。

今天，我们就用3分钟和Python代码，带你彻底搞懂这个影响AI决策的关键指标！

均方误差（Mean Squared Error, MSE）

均方误差，英文是Mean Squared Error，简称MSE。在机器学习中，尤其是回归问题里，常用它来评估模型的预测效果。它的计算方式应该是预测值与真实值之差平方的平均值。

均方误差是机器学习中回归任务最常用的评估指标，用于衡量模型预测值与真实值之间的平均平方差异。目的是让所有预测值和真实值的误差平方和最小。其数学表达式为：

$$MSE=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(y_i-\hat{y}$$