MSE

释义 Definition

MSE 是 Mean Squared Error 的缩写，中文常译为均方误差：用来衡量预测值与真实值之间差距的一种指标。做法是把每个误差（预测值−真实值）平方后求平均；数值越小，通常表示模型预测越准确。（也常见于统计学、回归分析与机器学习的“损失函数”语境。）

发音 Pronunciation

/ˌɛm.ɛsˈiː/

例句 Examples

MSE is a common metric for evaluating regression models.
MSE 是评估回归模型的常用指标。

Because squaring penalizes large errors more, the model was trained by minimizing MSE to reduce occasional big mistakes.
由于平方会对较大的误差施加更重的惩罚，这个模型通过最小化 MSE 来减少偶发的大偏差。

词源 Etymology

MSE 来自统计学术语 mean（平均）+ squared（平方的）+ error（误差）的首字母缩写，表示“误差平方的平均值”。这种形式便于在公式、论文与代码中快速书写与交流。

相关词 Related Words

• Mae
• Rmse
• Loss
• Regression
• Residual
• Bias
• Variance
• Overfitting

文学与著作中的用例 Literary Works

• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——在回归与模型评估章节中讨论 MSE 及其性质。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——以 MSE 作为回归目标与误差度量的经典示例之一。
• An Introduction to Statistical Learning（James, Witten, Hastie, Tibshirani）——面向入门读者介绍回归误差评估，常用 MSE 做说明。
• Deep Learning（Goodfellow, Bengio, Courville）——在损失函数与优化相关内容中提及均方误差（MSE）作为常见训练目标之一。