均方誤差

均方誤差（MeanSquaredError,MSE）是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法，可以評價數據的變化程度。對於等精度測量來說，還有一種更好的表示誤差的方法，就是標準誤差。標準誤差定義為各測量值誤差的平方和的平均值的平方根。數理統計中均方誤差是指參數估計值與參數真值之差平方的期望值，記為MSE。MSE是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法，MSE可以評價數據的變化程度，MSE的值越小，說明預測模型描述實驗數據具有更好的精確度。與此相對應的，還有均方根誤差RMSE、平均絕對百分誤差等等。

適用範圍

在相同測量條件下進行的測量稱為等精度測量，例如在同樣的條件下，用同一個遊標卡尺測量銅棒的直徑若干次，這就是等精度測量。對於等精度測量來說，還有一種更好的表示誤差的方法，就是標準誤差。

定義

標準誤差定義為各測量值誤差的平方和的平均值的平方根。

設n個測量值的誤差為ε1、ε2……εn，則這組測量值的標準誤差σ等於：

均方誤差

數理統計中均方誤差是指參數估計值與參數真值之差平方的期望值，記為MSE。MSE是衡量“平均誤差”的一種較方便的方法，MSE可以評價數據的變化程度，MSE的值越小，說明預測模型描述實驗數據具有更好的精確度。與此相對應的，還有均方根誤差RMSE、平均絕對百分誤差等等。

均方誤差