机器学的中的均方误差值为多少比较好

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是机器学习中常用的一个衡量模型预测精度的指标，它衡量的是模型预测值与真实值之间差异的平方的平均值。

MSE的值越小，表示模型预测的精度越高。一般来说，MSE在0到1之间比较好，但具体的MSE值是否好还要根据具体的问题和数据集来决定。如果数据集中存在较大的离群点，MSE可能会受到影响，此时可以考虑使用一些鲁棒性更好的指标来评估模型的性能。