详细介绍一下MSE损失函数

MSE（Mean Squared Error）损失函数是一种衡量模型预测值与真实值之间差异的常用方法。它计算预测值与真实值之间的平均平方误差，公式如下：

MSE = 1/n * ∑(y_true - y_pred)^2

其中，n是数据集中样本数，y_true是真实值，y_pred是模型预测值。MSE的值越小，说明模型的预测结果与真实值越接近。

MSE损失函数的优点是容易计算，且对于预测值与真实值之间的大误差惩罚更高，因为平方误差比绝对误差更大。但是，MSE也有其缺点，例如它对异常值敏感，因为平方误差会将异常值的影响放大，导致模型更偏向于预测异常值。此外，MSE还要求数据服从正态分布，否则可能会导致不准确的结果。