MSE(Mean Squared Error)是一种常用的衡量预测模型性能的指标,用于评估模型预测结果与真实值之间的差异程度。计算本地化问题中的MSE可以按照以下步骤进行:
MSE的优势在于对预测误差的量化,数值越小表示模型的预测越准确。它常用于评估各种预测模型,如回归模型、分类模型等。
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