机器学习模型评估：均方误差（Mean Squared Error）

1、均方误差及其意义

mean_squared_error是均方误差（Mean Squared Error）的缩写，是一种衡量实际观测值与预测值之间差距的统计指标。它计算的方法是将每个观测值与对应的预测值之差的平方求和，然后再取平均值。均方误差越小，说明预测值与实际观测值越接近。

均方误差经常用于评估回归模型的性能，特别是连续数值的预测问题。在机器学习领域中，常用均方误差作为模型的损失函数，通过优化损失函数来调整模型参数，使其能够更准确地预测。

均方误差的计算公式为：

MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)^2

其中，MSE代表均方误差，n代表样本数，yi代表实际观测值，ŷi代表对应的预测值。通过计算均方误差，可以比较不同模型的性能，或者对同一模型进行参数调优。

2、均方误差的例子

假设有一家电商公司，他们想要预测某个商品的销售量。为了建立销售量与广告投入之间的关系模型，他们收集了一段时间内的数据，包括每天的广告投入和实际销售量。

下面是一段示例数据：

| 广告投入（万元） | 销售量（件） |

|----------------|------------|

| 1                | 10         |

| 2                | 15         |

| 3                | 18         |

| 4                | 22         |

| 5                | 25         |