如何计算误差平方和（SSE）？

误差平方和（Sum of Squared Errors, SSE）是统计学和机器学习中一个重要的概念，它用于衡量模型预测值与实际观测值之间的差异。计算SSE的步骤如下：

1. 首先，你需要有一组实际观测值和相应的模型预测值。
2. 对于每一个观测值，计算实际值与预测值之间的差值。
3. 将每个差值平方。
4. 将所有的平方差值相加，得到总的误差平方和。

具体的数学表达式为：

\[ SSE = \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 \]

其中：
- \( n \) 是观测值的总数。
- \( y_i \) 是第 \( i \) 个观测值。
- \( \hat{y}_i \) 是第 \( i \) 个预测值。
- \( \sum \) 表示求和。

SSE越小，表示模型预测值与实际值之间的差异越小，模型的预测性能越好。