均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是机器学习和统计学中常用的评估指标之一。它用于衡量预测值与真实值之间的差异程度，广泛应用于回归问题的模型评估中。简单来说，均方误差就是将每个样本的预测误差平方后取平均值，以此来量化模型的预测精度。

均方误差的公式为：\[ \text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2 \]，其中 \( y_i \) 表示实际值，\( \hat{y}_i \) 是对应的预测值，\( n \) 代表样本数量。通过计算误差的平方，可以放大较大的误差影响，使得模型对大误差更加敏感，从而更准确地反映预测结果的质量。

在实际应用中，均方误差具有直观且易于理解的优点。例如，在房价预测任务中，如果模型的MSE较低，则说明预测的价格与实际价格之间的差距较小；反之，较高的MSE表明模型存在较大偏差或方差的问题。此外，由于误差被平方处理，因此MSE对异常点非常敏感，这有助于发现数据中的潜在问题，并优化模型设计。

然而，尽管均方误差有许多优点，但也存在一些局限性。首先，由于误差是平方后的结果，单位会变成原单位的平方形式，这可能会影响结果的可解释性。其次，对于某些场景而言，较大的单个误差比多个小误差更为严重，而MSE无法直接体现这种差异。最后，MSE并不适合所有类型的回归任务，特别是当目标变量分布极不均匀时，其他评估标准如平均绝对误差（MAE）可能会更有参考价值。

综上所述，均方误差作为一种经典的性能度量工具，在评估回归模型表现方面发挥着重要作用。但我们也应根据具体应用场景选择合适的评价方法，以确保最终模型能够满足实际需求并提供可靠的服务。