如何计算MSE？

MSE（Mean Squared Error，均方差）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。计算MSE的步骤如下：

1. 首先，需要有一组预测结果和对应的真实值。假设预测结果的向量为Y_pred，真实值的向量为Y_true，两者长度相等。
2. 对于每个预测结果和真实值的对应元素，计算它们的差值。
3. 差值 = 预测结果 - 真实值
4. 对每个差值进行平方操作，得到平方差。
5. 平方差 = 差值的平方
6. 计算平方差的平均值，即为均方差。
7. 均方差 = 平方差的平均值

MSE的数值越小，表示预测结果与真实值的拟合程度越好。

应用场景： MSE常被用于回归问题的模型评估中，例如预测房价、股票价格、销量等连续数值预测任务。

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