(MSE)作为性能评估指
时间: 2024-08-13 14:09:07 浏览: 72
均方误差(Mean Squared Error, MSE)通常用于衡量预测值与实际观测值之间的平均差异。它在回归分析中非常常见,特别是在机器学习模型的性能评估中。MSE通过计算每个预测值与真实值之差的平方,然后取平均来得到。
具体计算公式如下:
\[ \text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \]
其中,\( y_i \) 是第 \( i \) 个观察值,\( \hat{y}_i \) 是对应的实际预测值,\( n \) 是样本数量。
数值越小,表示模型的预测越接近实际值,MSE越好。但是,MSE对异常值敏感,因为它是平方误差,所以较大的偏差会显著增加结果。
例如,在Python中,如果你有一个模型`model`,并想要计算其在测试集上的MSE,可以这样做:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 假设y_test是实际值,y_pred是模型预测值
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
```
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