import numpy as npfrom sklearn.metrics import mean_squared_error#实际值(2022年12个月的CPI涨幅数据) actual=np.array([2.1,2.7,2.1,2.3,2.6,2.9,2.5,2.3,2.5,1.9,1.6,2.0]) #预测值(2023年12个月的CPI涨幅数据） predicted=np.array([1.9464,1.8928,1.8408,1.7901,1.7409,1.693,1.6464,1.6012,1.5571,1.5143,1.4726,1.4321]) #计算均方根误差 rmse=mean_squared_error(actual,predicted,squared=False) #计算目标变量的标准差 target_std=np.std(actual) #输出均方根误差和目标变量的标准差 print("均方根误差为：",rmse) print("目标变量的标准差为：",target_std) #判断模型预测结果的准确性 if rmse < target_std: print("模型预测结果比较准确")

这段代码的运行结果是计算了实际值和预测值的均方根误差，并通过与目标变量的标准差进行比较，判断模型预测结果的准确性。如果均方根误差小于目标变量的标准差，则输出“模型预测结果比较准确”。

具体来说，这段代码首先导入了numpy和sklearn.metrics库，然后定义了实际值actual和预测值predicted。接着利用mean_squared_error函数计算了均方根误差rmse，并利用np.std函数计算了目标变量的标准差target_std。最后，利用if语句判断模型预测结果的准确性，并输出相应的结果。

需要注意的是，在计算均方根误差时，使用了mean_squared_error函数，并将其squared参数设置为False，表示返回的是均方根误差，而不是平均误差平方的平均值。