MSE (Mean Squared Error，均方误差) 是最常用于评估回归模型的性能的一种度量。它表明模型预测的差异程度，可以用来评估模型的准确性或者说是其预测效果好坏。

MSE的定义如下： MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left(Y_{i}- \hat{Y_{i}} \right)^{2} 其中，$Y_{i}$表示第i个样本的真实值，$\hat{Y_{i}}$表示第i个样本的预测值，n表示样本数。

通常，若MSE值较低，表明模型在预测上更具有准确性。 在Excel中，可以使用SUMXMY2函数来计算MSE的值。此函数的定义如下： SUMXMY2(array1,array2) 

其中，array1和array2表示要求和的两个数组，他们的尺寸必须相同或者是具有可以匹配的尺寸，例如当一个数组为一行十列时，另外一个数组可以为一行一列或者一行十列。此函数将返回array1与array2的对应元素之间的平方差。 

以下是在Excel中计算MSE的步骤：

 1. 准备真实值和预测值的数据，并将真实值和预测值的数据分别填入Excel中的不同单元格区域；

 2. 选择一个单元格，输入公式=SUMXMY2(真实值数据区域, 预测值数据区域)；

 3. 按下Enter键，即可得到MSE的值； 

 4. 如果想要计算平均MSE，我们只需要将上面得到的值除以样本数量即可，即：MSE = SUMXMY2 / n。 

 总的来说，MSE是一种评估回归模型性能的重要度量，它表明模型预测的差异程度，可以用来评估模型的准确性。

 而在Excel中，可以使用SUMXMY2函数来计算MSE的值，此外，如果想得到平均MSE，只需要将MSE除以样本数量即可，即：MSE = SUMXMY2 / n。

转载请注明来源本文地址：https://m.tuituisoft/office/43208.html