mean_squared_error要导入什么库

要使用 `mean_squared_error` 函数，你需要导入 `sklearn.metrics` 库。以下是导入该库的代码:

from sklearn.metrics import mean_squared_error

导入后，你就可以使用 `mean_squared_error` 函数来计算均方误差了。

相关问题

mean_squared_error函数怎么导入python

您好，可以使用以下代码导入 `mean_squared_error` 函数：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

注意需要先安装scikit-learn模块，您可以在终端使用以下命令安装：

pip install -U scikit-learn

希望能对您有所帮助。

mse = mean_squared_error(test_data, preds)当中mean_squared_error该怎么调用

`mean_squared_error` 是 Scikit-learn 中的一个函数，用于计算预测值与真实值之间的均方误差。如果要使用 `mean_squared_error` 函数，需要先导入 Scikit-learn 库，并调用 `sklearn.metrics` 模块中的 `mean_squared_error` 函数。下面是一个简单的例子，展示了如何使用 `mean_squared_error` 函数计算模型预测值与真实值之间的均方误差：

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 定义测试数据和预测值
test_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
preds = np.array([1.2, 1.8, 2.9, 3.7, 4.5])

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(test_data, preds)

print("均方误差为：", mse)

运行上述代码，输出结果为：

均方误差为： 0.12549999999999997

这表明模型的预测值与真实值之间的均方误差为 0.1255。