通俗易懂讲解均方误差 (MSE) - haltakov

发布网友发布时间：2024-09-05 00:14

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热心网友时间：2024-12-05 03:01

均方误差 (MSE)，这个看似复杂的概念其实用于衡量预测值 Ŷ 与真实值 Y 之间的匹配程度，特别是在回归问题中，比如预测公寓价格。它是作为模型性能的评估工具。

从公式层面解析，MSE 计算预测值与真实标签之间的差异，理想情况下，误差应趋向于 0。例如，如果预测价格和实际价格有偏差，误差就是两者之间的差距。直接用预测值减去真实值会有问题，因为误差可以是正也可以是负。为解决这个问题，我们通常取误差的平方，这样能更有效地惩罚较大的错误。

举例来说，两栋房子的预测和实际价格：房子 1 的误差为 20K，房子 2 的误差为 -20K。单纯相加，误差看似为 0，但这不符合实际。在实际计算中，我们处理的是所有样本的平均误差，确保误差始终非负。

训练模型时，我们会对每个样本的误差求和，并可能需要在不同批次（n个样本）之间进行比较。这时，归一化是关键，通常的做法是取平均值，以便于对比不同批次的误差大小。

总结来说，MSE 是机器学习中回归模型（如线性回归）中常用的一个统计指标和损失函数。如果你在处理异常值时希望更稳健，可以考虑平均绝对误差 (MAE)。现在，你对均方误差的理解应该更直观了。