Simone均方误差
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均方误差（mean-square error, MSE）是统计学中衡量估计量与参数真值或预测值与真实值之间差异的指标，定义为偏差平方的数学期望或误差平方的均值 。其计算公式为MSE=1/n∑(yi−ŷi)²，通过平方放大较大误差的影响，反映整体误差水平 。
在参数估计中，MSE等于估计量方差与偏倚平方之和：作为无偏估计时退化为方差，对有偏估计需综合考察方差与偏倚 。在机器学习领域，MSE作为回归问题的损失函数，用于评估模型预测精度及优化参数，但对异常值敏感 。常见应用包括线性回归模型训练、房价预测等 。
估计理论中，一致最小均方误差估计难以实现，故常转向无偏性约束，形成一致最小方差无偏估计（UMVUE）的评价体系 。实践中常结合均方根误差、平均绝对误差等其他指标进行综合评估 。
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