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 各拟合方式解释：1、均方误差：均方误差（MeanSquaredError，MSE）是一种常用的衡量模型预测值与实际观测值之间差异的指标，用于评估模型在给定数据上的拟合程度。MSE是通过计算预测值与实际观测值之间差异的平方的平均值得到。MSE的计算步骤如下：1、对于每个观测值，计算模型的预测值。2、对于每个观测值，计算预测值与实际观测值之间的差异，并将其平方。3、对所有差异值进行求和，并除以观测值的总数，得到平均差异值，即MSE。MSE的数值与原始观测值的单位的平方相同。它表示模型预测值与实际观测值之间的差异的平均大小，较小的MSE表示模型的预测值与实际观测值之间的差异较小，即模型的拟合程度较好。MSE的优点是对差异值进行平方操作，因此较大误差值对拟合度的

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