sklearn怎么使用均方误差

使用sklearn计算均方误差（MSE）的方法是使用mean_squared_error函数。首先，您需要导入相应的库和数据集，然后使用mean_squared_error函数计算MSE。下面是一个示例代码：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 生成数据
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0, 2, 8]

# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

print("MSE: ", mse)

在上述代码中，我们导入了mean_squared_error函数和numpy库。然后，我们为y_true和y_pred定义了真实值和预测值的数组。最后，我们使用mean_squared_error函数计算了MSE，并将其打印出来。