mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

这段代码计算了通过回归模型预测得到的目标变量值 `y_pred` 和测试集中真实的目标变量值 `y_test` 之间的均方误差（MSE）。具体解释如下：

`mean_squared_error` 函数将 `y_test` 和 `y_pred` 作为参数传入，然后计算它们之间的均方误差。MSE 是将预测值与真实值之间的差异平方化，并计算其平均值的指标。较小的MSE值表示模型的预测结果与真实值更接近。

通过将预测值和真实值传入 `mean_squared_error` 函数，可以得到评估模型性能的数值结果，即MSE值。这个值可以用于比较不同模型或不同参数配置下的模型性能，并作为选择最佳模型的依据。

相关问题

MSE1 = mean_squared_error(test_labels, pre_array)

`mean_squared_error` 是 scikit-learn 库中用于计算均方误差（MSE）的函数。使用方法如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

其中，`y_true` 和 `y_pred` 分别是真实值和预测值。返回的是均方误差（MSE）。

在你的代码中，`test_labels` 和 `pre_array` 分别是真实值和预测值，所以可以用以下方式计算 MSE：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

MSE1 = mean_squared_error(test_labels, pre_array)

其中，`MSE1` 就是均方误差。

mean_squared_error(y_test, y_pred)

mean_squared_error() 是 scikit-learn 库中的一个函数，用于计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）。它接受两个参数：y_test 和 y_pred。

y_test 是测试集中的真实目标变量的值，而 y_pred 是模型对测试集进行预测得到的目标变量的值。

mean_squared_error() 函数将根据这两个参数计算出均方误差的值，表示模型预测值和真实值之间的差异程度。均方误差越小，表示模型的预测越准确。

你可以使用 mean_squared_error() 函数来评估模型对测试集的预测性能，例如：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

这段代码将计算出模型的均方误差，并打印输出结果。