均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error，简称RMSE）是常用的评估回归模型性能的指标。下面是使用R语言计算MSE和RMSE的示例代码：
# 创建预测结果和实际观测值的向量 predicted <- c(1.2, 2.5, 3.8, 4.1, 5.3) actual <- c(1.0, 2.0, 4.0, 4.5, 5.0) # 计算<em>均方误差</em>（<em>MSE</em>） <em>mse</em> <- mean((predicted - actual)^2) <em>mse</em> # 计算<em>均方根误差</em>（<em>RMSE</em>） <em>rmse</em> <- sqrt(<em>mse</em>) <em>rmse</em> 讯享网
上述代码中，首先创建了一个预测结果的向量 predicted 和实际观测值的向量 actual。然后使用 (predicted - actual)^2 计算每个预测值和实际观测值之间的差的平方，并使用 mean() 函数计算这些平方差的平均值得到均方误差（MSE）。最后使用 sqrt() 函数对均方误差进行开方得到均方根误差（RMSE）。
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