均方误差mse公式是：M=x1+x2+⋯+xn/n。

均方误差（Mean Squared Error，MSE）是评估预测值与真实值之间差异的一种常用指标。它是通过计算预测值与真实值之间差的平方的均值来衡量预测模型的准确性。

是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。

MSE的公式如下：MSE=(1/n)*Σ(yi-yi_pred)^2。其中，n表示样本的数量，yi表示真实值，yi_pred表示预测值。Σ表示对所有样本求和。

MSE的计算步骤如下：

1.对于每个样本，计算预测值与真实值之间的差的平方。

2.将所有样本的差的平方相加。

3.将上述结果除以样本数量n，即可得到MSE的值。

MSE的特点及应用：

1.MSE是一个非负值，当预测值与真实值完全一致时，MSE为0。

2.MSE越小，表示预测模型与真实值之间的差异越小，模型的拟合程度越好。

3.MSE在回归问题中被广泛应用，可以评估线性回归、多项式回归等各种回归模型的性能。

4.MSE对异常值比较敏感，因为差的平方会放大异常值带来的影响。因此，在使用MSE时需要注意异常值的处理。

总结：

均方误差（MSE）是一种常用的衡量预测模型准确性的指标，通过计算预测值与真实值之间差的平方的均值来评估模型的拟合程度。在回归问题中，MSE可以用于比较不同模型的性能，帮助选择最佳的预测模型。