多元线性回归R语言MSE计算

多元线性回归中，均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的衡量回归模型拟合优度的指标。在R语言中，可以通过以下步骤计算多元线性回归的MSE：

1. 导入所需的库和数据集。
2. 拆分数据集为训练集和测试集。
3. 建立多元线性回归模型。
4. 在测试集上进行预测并计算预测值与实际值之间的差异。
5. 计算预测误差的平方和的平均值，即MSE。

下面是一个示例代码：

# 导入所需的库
library(caret)

# 导入数据集（假设数据集已经准备好）
data <- read.csv("data.csv")

# 拆分数据集为训练集和测试集
set.seed(123)  # 设置随机种子，确保结果可复现
trainIndex <- createDataPartition(data$target, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

# 建立多元线性回归模型
model <- lm(target ~ ., data = trainData)

# 在测试集上进行预测
pred <- predict(model, newdata = testData)

# 计算MSE
mse <- mean((pred - testData$target)^2)

mse

请注意，上述代码中的`data.csv`代表你的数据集文件名，`target`代表因变量（或响应变量）的列名。

以上是使用R语言计算多元线性回归的MSE的方法。希望能对你有所帮助！ [2 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【机器学习算法】基于最小二乘损失(MSE)的多元线性回归解析解推导](https://blog.csdn.net/SESESssss/article/details/121387284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [多元线性回归：R语言的有关基础操作](https://blog.csdn.net/qq_59613072/article/details/127945396)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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