「平方誤差」是統計學和數據分析中的一個重要概念，指的是每個數據點與其預測值之間的差異的平方，通常用來衡量模型的預測準確性。平方誤差的計算方法是將每個觀測值與預測值之間的差異（即誤差）平方後取平均，這樣做的目的是消除正負誤差的抵消效應，並強調較大的誤差。平方誤差越小，表示模型的預測能力越好。
在統計學中，均方誤差是一種常用的指標，用來評估預測模型的準確度。它是平方誤差的平均值，通常用於回歸分析中，以衡量預測值與實際觀測值之間的差異。均方誤差越小，表示模型的預測效果越好。
例句 1：
我們使用均方誤差來評估回歸模型的表現。
We use mean squared error to evaluate the performance of the regression model.
例句 2：
降低均方誤差是改善模型準確性的關鍵。
Reducing the mean squared error is key to improving model accuracy.
例句 3：
這個模型的均方誤差相對較低，顯示出良好的預測能力。
The model has a relatively low mean squared error, indicating good predictive ability.
這是平方誤差的簡稱，指的是每個預測值與實際值之間差異的平方。它通常用於計算均方誤差，並在各種統計分析中應用，以幫助評估模型的準確性。平方誤差提供了一種簡單的方式來量化預測的偏差，特別是在回歸分析中。
例句 1：
計算平方誤差是評估模型準確性的第一步。
Calculating squared error is the first step in assessing model accuracy.
例句 2：
平方誤差的增加意味著預測的偏差變大。
An increase in squared error means that the prediction bias is growing.
例句 3：
我們需要分析平方誤差以改進預測模型。
We need to analyze the squared error to improve the predictive model.
這是一種數學上的表達方式，通常用於描述平方誤差。它在數學和統計學中被廣泛使用，特別是在涉及最小二乘法的情況下。平方誤差和二次誤差是相同的概念，都是用來衡量預測與實際值之間的差異。
例句 1：
在最小二乘法中，我們專注於最小化二次誤差。
In least squares method, we focus on minimizing quadratic error.
例句 2：
二次誤差提供了一種有效的方式來評估模型的預測能力。
Quadratic error provides an effective way to evaluate the predictive capability of the model.
例句 3：
通過降低二次誤差，我們可以獲得更準確的預測結果。
By reducing quadratic error, we can achieve more accurate predictions.