最小平方誤差判別

最小平方誤差（Minimum Squared Error，MSE）是統計學和數學中的一種估計方法，用於尋找最佳的估計量或預測值，以最小化預測值和實際值之間的誤差平方和。在許多情況下，MSE可以用來作為判別分析（Discriminant Analysis）中的一種評估標準。

在判別分析中，我們通常有一組樣本數據，這些數據來自不同的類別或群體。判別分析的目標是建立一個或多個判別函數，這些函數可以用來預測新數據點屬於哪個類別。MSE可以用來評估這些判別函數的性能。

例如，假設我們有兩個類別的數據，我們建立了一個判別函數來區分這兩個類別。我們可以用MSE來評估這個判別函數的性能。我們可以將判別函數應用於訓練數據，並計算每個樣本實際類別與判別函數預測類別之間的誤差。然後，我們可以計算這些誤差的平方和，並最小化這個和。

然而，在實際應用中，MSE並不是判別分析中最常用的評估標準。更常用的評估標準是正確率（Accuracy）、特異性（Specificity）、敏感性（Sensitivity）、假陽性率（False Positive Rate）、假陰性率（False Negative Rate）等。這些評估標準更直接地反映了判別分析的性能，因為它們直接評估了判別分析對新數據點類別的預測能力。