均方误差（Mean Squared Error，MSE）是统计学中一种常用的测量模型预测精度的方法。它通过计算实际观测值与预测值之间差异的平方的平均值来衡量误差大小。MSE的计算公式可以表示为：

\[ \text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \]

其中：

- \( y_i \) 表示第 \( i \) 个观测值的真实值。

- \( \hat{y}_i \) 表示第 \( i \) 个观测值的预测值。

- \( n \) 是观测值的数量。

MSE 的值越小，说明模型的预测效果越好。这是因为 MSE 通过对误差进行平方处理，不仅消除了正负误差的影响，还放大了较大误差的影响，使得模型在训练过程中更加关注那些较大的误差。因此，MSE 能够有效地反映模型预测结果与真实情况之间的偏差程度。

在实际应用中，MSE 常用于评估回归模型的性能。例如，在机器学习领域，当使用线性回归、决策树回归等算法时，可以通过计算 MSE 来比较不同模型之间的优劣。此外，MSE 还是许多优化算法的目标函数之一，比如在梯度下降法中，目标就是最小化损失函数（如 MSE），从而找到最优参数。

需要注意的是，虽然 MSE 是一个非常有用的指标，但它也有局限性。比如，当数据集中存在异常值时，MSE 可能会过分放大这些异常值对整体误差的影响，导致模型评估不够准确。在这种情况下，可以考虑使用其他更稳健的误差度量方法，如平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）。