測量預測值?與某些真實值匹配程度。MSE 通常用作回歸問題的損失函數。例如，根據其屬性估算公寓的價格。

這是維基百科中定義的均方誤差 (MSE) 公式。它代表了一個非常簡單的概念，但如果您剛開始使用 ML，可能不太容易讀懂。

讓我們從內而外拆開包裝。MSE 計算模型的預測 ? 與真實標簽 Y 的接近程度。您希望誤差變為 0。如果您預測房價，誤差可能是預測價格與實際價格之間的差異。

從標簽中減去預測是行不通的。誤差可能為負也可能為正，這是對樣本求和時的問題。您可以取絕對值或誤差的平方。取平方有一個特性，它懲罰更大的錯誤更多。

想象一下你對兩棟房子的價格的

預測是這樣的： 房子 1：實際 120K，預測 100K -> 誤差 20K

房子 2：實際 60K，預測 80K -> 誤差 -20K

如果你把這些加起來，誤差將為 0，這顯然是錯誤的……

在訓練模型時，您的批次中將有許多樣本 (n)。我們需要計算每一個的誤差并求和。同樣，在這里讓誤差始終≥ 0 很重要。

如果要比較不同大小批次的誤差，則需要對樣本數量進行歸一化——取平均值。例如，您可能想查看哪個批次大小產生的誤差較小。

現在應該更容易理解公式了！MSE 是 ML 回歸模型（例如線性回歸）中常用的統計度量和損失函數。您還應該查看平均絕對誤差 (MAE)，它可以更好地處理異常值。

總結

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