回归分析评估指标：均方对数误差（Mean Squared Log Error）及其意义

回归分析评估指标：均方对数误差（Mean Squared Log Error）及其意义

均方对数误差（Mean Squared Log Error，简称MSLE）是一种常用的回归分析评估指标，用于衡量预测值和真实值之间的误差。与均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）相比，MSLE在计算前先对预测值和真实值取对数，这样可以减小较大值和较小值之间的差异。

MSLE的计算公式如下：

MSLE = (1/n) * Σ(log(y_pred_i + 1) - log(y_true_i + 1))²

其中，n表示样本数量，y_pred_i表示第i个样本的预测值，y_true_i表示第i个样本的真实值，log是自然对数函数。

MSLE的值越小，表示预测结果与真实值的差异越小，即模型的拟合程度越好。

下面是使用Python计算均方对数误差的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_log_error

# 生成随机的预测值和真实值
y_pred = np