最小平方誤差計算

最小平方誤差（Least Squares Error）是一種常用的最佳化方法，主要用於預測模型或參數估計的評估。在最小平方誤差的計算中，我們試圖找到一組數據的最優擬合線，使得預測值與實際值之間的平方差最小。

最小平方誤差的計算公式通常如下：

E² = Σ[(y_true - y_pred)²]

其中：

• y_true 是實際值
• y_pred 是預測值

對於線性回歸模型，最小平方誤差的計算也可以簡化為：

m = Σ(y_true - y_pred)² b = (Σx_true y_pred - Σx_true y_true * Σx_pred) / m

以上就是最小平方誤差的計算公式。值得注意的是，誤差平方的結果在處理上可能會比直接求和更有效率，因為它避免了處理零或負數的情況。

最小平方誤差方法的一個主要優點是它對異常值或噪聲有較好的魯棒性。然而，它也有一些缺點，例如可能會過度擬合，即對訓練數據點的擬合過於精確，而對測試數據點的預測可能較差。因此，在使用最小平方誤差進行模型評估時，通常需要結合其他評估指標（如R方值、均方誤差等）進行綜合判斷。