均方误差（Mean Squared Error, MSE）的计算公式有以下几种形式：
MSE = （G - A） / n
其中，G 是预测值，A 是实际值，n 是样本容量。
MSE = Σ（xi - ŷi）^2 / n
其中，xi 是第 i 个实际值，ŷi 是第 i 个预测值，n 是数据点的数量。
MSE = σ^2 + b^2
其中，σ^2 是估计量 t 的方差，b 是估计量 t 的偏倚。
这些公式都可以用来计算均方误差，具体使用哪个公式取决于问题的具体场景和数据类型。
均方误差（Mean Squared Error, MSE）的计算公式有以下几种形式：
MSE = （G - A） / n
其中，G 是预测值，A 是实际值，n 是样本容量。
MSE = Σ（xi - ŷi）^2 / n
其中，xi 是第 i 个实际值，ŷi 是第 i 个预测值，n 是数据点的数量。
MSE = σ^2 + b^2
其中，σ^2 是估计量 t 的方差，b 是估计量 t 的偏倚。
这些公式都可以用来计算均方误差，具体使用哪个公式取决于问题的具体场景和数据类型。
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