损失函数MSE
时间：2026-11-09 18:18:04来源：
均方误差（MSE）是机器学习中常用的损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异。其计算方式为预测值与实际值差值的平方的平均值。MSE对异常值敏感，适合用于回归问题。
| 属性 | 说明 |
| 公式 | $ frac{1}{n} sum (y - hat{y})^2 $ |
| 适用场景 | 回归问题 |
| 特点 | 对大误差惩罚较重 |
| 优点 | 易于计算和优化 |
| 缺点 | 对异常值敏感 |
MSE在模型训练中常用于评估模型性能，并作为优化目标。虽然有局限性，但在多数情况下仍具有良好的实用性。
