什么是MSE损失函数

MSE（Mean Squared Error）损失函数是一种常用的回归问题中的损失函数。它衡量了预测值与真实值之间的平均平方差。具体计算方式是将每个样本的预测值与真实值之差平方后求平均。

MSE损失函数的公式如下：
MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2

其中，y_pred表示模型的预测值，y_true表示真实值，n表示样本数量，Σ表示求和运算。

MSE损失函数的特点是对预测误差的平方进行了惩罚，较大的误差会被放大，因此它对异常值比较敏感。在训练过程中，我们通常希望通过最小化MSE损失函数来优化模型，使得模型的预测结果与真实值尽可能接近。