python均方误差

Python中计算均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）的方法通常是通过使用NumPy库来完成。下面是一个示例代码：

import numpy as np

def calculate_mse(predictions, targets):
    mse = np.mean((predictions - targets) ** 2)
    return mse

# 示例用法
predictions = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
targets = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
mse = calculate_mse(predictions, targets)
print("Mean Squared Error:", mse)

以上代码中，`calculate_mse`函数接收两个参数：`predictions`表示预测值的数组，`targets`表示目标值的数组。函数内部使用NumPy库的函数来计算预测值与目标值之间的平方差，并求取平均值得到均方误差（MSE）。最后，通过调用`print`函数打印出计算得到的MSE值。

注意：在使用该代码时，确保已经安装了NumPy库。可以通过`pip install numpy`命令进行安装。