MSE python

MSE（Mean Squared Error，均方误差）是衡量预测值与真实值之间差异的一种常用指标，在Python中，特别是在与机器学习和数据分析相关的库中，如Scikit-Learn（sklearn），它是评估模型性能的重要工具。

在Python中，如果你想要使用MSE，可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的库：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

2. 计算MSE：
假设你有一个真实值数组（y_true）和一个预测值数组（y_pred）：

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

3. 结果解释：
MSE越小，表示模型的预测效果越好。它是一个数值，值越接近0，说明预测值与真实值的偏差越小。

相关问题：
1. 在Python中如何计算和理解MSE？
2. 如何在Scikit-Learn之外的自定义代码中使用MSE作为损失函数？
3. 除了MSE，还有哪些常用的模型性能评估指标？