均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与实际值之间差异的一种指标，其计算公式如下：
```
MSE = Σ（yi - y_i）^2 / n
其中：`yi` 表示实际测量值或预测值；`y_i` 表示对应的真实值或测试值；`Σ` 表示对所有数据点的求和；`n` 表示数据点的数量。MSE 的值越小，表示模型的预测越准确。在机器学习中，MSE 通常用于评估回归模型的性能
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均方误差怎么算
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