Python中线性回归如何使用accuracy_score函数

`accuracy_score`函数是用来计算分类模型的准确率，而线性回归是一个回归模型，不是分类模型，因此不能使用`accuracy_score`函数。

在线性回归中，通常使用均方误差（Mean Squared Error, MSE）或者均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）来评估模型的性能。

如果你想使用`sklearn`库来实现线性回归，并且评估模型的性能，可以使用`mean_squared_error`或`mean_absolute_error`函数来计算MSE或MAE。例如：

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

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算MSE和MAE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

print("MSE:", mse)
print("MAE:", mae)

其中，`X_train`和`y_train`是训练数据集，`X_test`和`y_test`是测试数据集。`mean_squared_error`函数计算MSE，`mean_absolute_error`函数计算MAE。