在机器学习中，SSE（Sum of Squared Errors） 和 MSE（Mean Squared Error） 是评估模型性能的重要指标。它们分别代表误差平方和与均方误差，用于衡量预测值与真实值之间的差距。🤔

什么是SSE？

简单来说，SSE就是所有样本误差平方的总和。公式如下：

SSE = Σ(yᵢ - ŷᵢ)²

其中，yᵢ 是真实值，ŷᵢ 是预测值。💡

比如你用模型预测房价，若某个样本的真实价格是100万，而模型预测为95万，那么这个样本的误差平方就是(100-95)²=25。

MSE又是什么？

MSE则是将SSE取平均值的结果，更能反映整体误差水平：

MSE = SSE / n

这里的n是样本数量。🎯

无论是训练集还是测试集，都可以用这两个指标来判断模型表现好坏。🌟

记得合理划分数据集，避免过拟合或欠拟合哦！💪🔥

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