double MSE = new JavaDoubleRDD(valuesAndPreds.map( new Function<Tuple2<Double, Double>, Object>(){ public Object call(Tuple2<Double, Double> pair){ return Math.pow(pair._1() - pair._2(), 2.0); } } ).rdd()).mean(); System.out.println("training MeanSquared Error = " + MSE);

这段代码的作用是计算给定数据的均方误差（Mean Squared Error, MSE），其中valuesAndPreds是一个键值对（key-value pair）的RDD，Tuple2<Double, Double>表示一个由两个Double类型组成的元组，第一个Double表示实际值，第二个Double表示预测值。代码中使用了JavaDoubleRDD的mean()方法，该方法返回RDD中所有元素的平均值，即均方误差。最后输出训练的均方误差。