增加代码分析下列代码的预测的误差：import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor #输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) #创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) #预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print(y_pred)

要计算预测值与真实值之间的误差，可以使用均方误差（Mean Squared Error, MSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）等指标。

下面是给定代码的修改版本，用于计算预测值与真实值之间的均方误差和平均绝对误差：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 输入自变量和因变量
X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1)
y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41])

# 创建并训练人工神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam')
model.fit(X, y)

# 预测新的自变量对应的因变量
X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1)
y_pred = model.predict(X_new)
print("预测值:", y_pred)

# 计算均方误差和平均绝对误差
mse = mean_squared_error(y, model.predict(X))
mae = mean_absolute_error(y, model.predict(X))
print("均方误差:", mse)
print("平均绝对误差:", mae)

运行以上代码后，将打印出预测值（y_pred）、均方误差（mse）和平均绝对误差（mae）的结果。这些指标可以帮助你评估模型的预测准确性。较小的误差值表示预测结果与真实值较接近。