print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(Y_test, y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(Y_test, y_pred))

这段代码包含了三个打印语句，用于输出线性回归模型的系数、均方误差以及确定系数。

第一个打印语句输出了线性回归模型的系数，即模型中各特征对应的权重。

第二个打印语句计算并输出了预测值`y_pred`与测试集目标值`Y_test`之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。MSE是评估回归模型预测性能的一种常用指标，它表示预测值与真实值之间的平均平方差。

第三个打印语句计算并输出了预测值`y_pred`与测试集目标值`Y_test`之间的确定系数（Coefficient of Determination，R²）。确定系数是用于评估回归模型拟合优度的指标，它表示模型对目标变量变异性的解释程度，取值范围在0到1之间，1表示完美预测。

这些打印语句可以帮助我们了解线性回归模型的性能和特征对预测的影响程度。