python如何计算mse，Python中计算MSE的方法

Python中计算MSE的方法

MSE，即均方误差，是衡量模型预测精度的常用指标，在Python中，我们可以使用Scikit-learn库中的mean_squared_error函数来计算MSE。

我们需要导入Scikit-learn库，我们可以使用mean_squared_error函数来计算两个数组之间的MSE，第一个数组是真实值，第二个数组是模型预测值。

以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
真实值和预测值
real_values = [1, 2, 3, 4, 5]
predicted_values = [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5]
计算MSE
mse = mean_squared_error(real_values, predicted_values)
print(f"MSE: {mse}")

在这个示例中，我们计算了两个数组之间的MSE，并打印了结果，我们可以根据需要使用其他库或函数来计算MSE，使用Scikit-learn库中的mean_squared_error函数是一种简单而方便的方法。