MSE (均方误差) 的意义：如何理解模型的预测精度

MSE（均方误差）是衡量预测模型误差的一种指标，它的大小表示预测值与真实值之间的差距。MSE 越小，说明预测模型的准确性越高，预测值与真实值之间的差距越小，模型的预测能力越强。因此，MSE 越小通常意味着模型的性能越好。

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