什么是均方误差（MSE），什么是K折交叉验证，请阐述其操作方式，K折交叉验证误差如何计算

MSE是均方误差的缩写，是评估预测结果与真实结果之间差异的一种常用方法。它计算预测值与真实值之差的平方和，然后除以样本数量。MSE值越小，表示预测结果越准确。

K折交叉验证是一种常用的模型选择方法。它将数据集分为K个子集，每次选择其中一个子集作为测试集，其他K-1个子集作为训练集来训练模型。然后，将K个测试集的均方误差取平均值作为模型的误差估计。

K折交叉验证的操作方式为：将数据集分成K个子集。对于每个子集i，以其为测试集，其他K-1个子集作为训练集来训练模型。用模型对第i个子集进行预测，并计算预测值与真实值之间的均方误差。重复以上步骤K次，并对K个均方误差取平均值，得到模型的误差估计。

K折交叉验证误差的计算方式是将K个子集的均方误差取平均值作为模型的误差估计。具体计算方式是将K个子集的MSE相加，然后除以K。