均方误差和方差的区别?

均方误差和方差都是衡量数据离散程度的指标，但用途不同。均方误差是预测值与真实值之差的平方的平均值，反映预测模型的准确性；方差是数据点与其均值之差的平方的平均值，描述数据的波动大小。前者关注预测误差，后者关注数据本身的分布。

区别

均方误差：用于评估预测模型的性能，计算预测值与实际值差异的平方平均值。数值越小，说明预测越准确。比如天气预报中，预测温度与实际温度差距的平方平均就是均方误差。它强调预测结果的可靠性，常用于机器学习和统计模型中。

方差：衡量一组数据围绕均值的离散程度，计算每个数据点与均值之差的平方平均值。方差越大，数据越分散。比如班级学生身高的方差高，说明身高差异大；方差低则身高接近。它描述数据的波动性，多用于概率论和数据分析中。