生成一段类似代码，使用线性回归对数据进行预测，查看训练集和测试集上的MSE情况

以下是一段使用线性回归进行数据预测的代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 训练集数据
X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [2, 4, 6, 8, 10]

# 测试集数据
X_test = [[6], [7], [8], [9], [10]]
y_test = [12, 14, 16, 18, 20]

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("训练集MSE:", mean_squared_error(y_train, model.predict(X_train)))
print("测试集MSE:", mse)

希望这段代码能够帮到您。