请写一段python代码，使用sklearn，用含rbf核的核岭回归模型训练Climate Model Simulation Crashes Dataset数据集

以下是使用sklearn库中的KernelRidge模型，训练Climate Model Simulation Crashes Dataset数据集的Python代码：

from sklearn.datasets import load_svmlight_file
from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
X, y = load_svmlight_file('climate_model_simulation_crashes.svmlight')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建核岭回归模型
model = KernelRidge(alpha=1.0, kernel='rbf')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: %.2f" % mse)

在上述代码中，`load_svmlight_file`函数用于加载数据集，`train_test_split`函数用于将数据集划分为训练集和测试集，`KernelRidge`类表示核岭回归模型，`fit`方法用于训练模型，`predict`方法用于预测结果，`mean_squared_error`函数用于计算均方误差。