error_train = mean_squared_error(y_train, y_pred).round(5) # 平方差改成均方根误差

`error_train` 变量在这里计算的是训练数据集上的预测值 `y_pred` 和真实标签 `y_train` 之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。将 `.mean_squared_error()` 调整为 `.mean_squared_error()` 后，并通过 `.round(5)` 四舍五入到小数点后五位，可能是为了得到更易读的结果，通常在报告性能指标时这样做。

平方差误差（SSE）是指每个预测值与实际值之差的平方的总和。而均方误差则是 SSE 的平均值，它衡量了模型预测的准确程度。均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）是 MSE 的平方根，给出的是误差的标准偏差形式，更容易理解其实际含义，即预测结果离实际值的平均偏差。

在Python的sklearn库中，`.mean_squared_error()` 是默认返回MSE，如果需要 RMSE，可以先计算MSE再取平方根：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse_train = np.sqrt(mean_squared_error(y_train, y_pred)).round(5)

相关问题

2.调用scikit-learn库中波士顿房价数据集； 3.将波士顿房价数据集划分为训练集和测试集； 4.利用lasso回归预测测试集房价，同时利用梯度下降法优化lasso回归的参数，寻找最优参数。 5.将预测结果四舍五入保留2位浮点数。 6.以点的顺序为横坐标，画出预测值与真实值的对比图。 7.用RMSE（均方根误差）和MAE（平均绝对误差）作为评价指标评估函数预测效果优劣并打印出来。 需要用到的库： sklearn<1.2、matplotlib、numpy。 可能需要用到的函数： from sklearn.datasets import load_boston # 导入波士房价顿数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入训练集与测试集划分函数

好的，这是一个关于机器学习的问题，以下是代码实现：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston['data'], boston['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 使用lasso回归模型预测测试集房价
model = Lasso()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

# 使用梯度下降法优化lasso回归的参数
# TODO

# 将预测结果四舍五入保留2位浮点数
y_pred = np.round(y_pred, 2)

# 以点的顺序为横坐标，画出预测值与真实值的对比图
plt.plot(range(len(y_test)), y_test, 'r.')
plt.plot(range(len(y_pred)), y_pred, 'b.')
plt.legend(['true', 'pred'])
plt.show()

# 用RMSE和MAE作为评价指标评估函数预测效果优劣并打印出来
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print('RMSE:', rmse)
print('MAE:', mae)

注意，第4步中的参数优化部分使用梯度下降法是一个比较复杂的问题，需要根据具体情况来选择合适的优化算法和参数。以上代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。