mean_squared_error函数怎么导入python

您好，可以使用以下代码导入 `mean_squared_error` 函数：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

注意需要先安装scikit-learn模块，您可以在终端使用以下命令安装：

pip install -U scikit-learn

希望能对您有所帮助。

相关问题

mean_squared_error函数python

mean_squared_error函数是一个用于计算均方误差的Python函数。它可以用来评估模型的预测精度，计算预测值与实际值之间的差异平方的平均值。该函数通常用于回归问题中，其中目标是预测连续值。

python中mean_squared_error函数的用法

mean_squared_error函数是在scikit-learn库中的一个函数，用于计算实际值与预测值之间的均方误差（MSE）。它的用法如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

其中，y_true是实际值，y_pred是预测值。函数将返回实际值与预测值之间的均方误差。

例如，如果有以下实际值和预测值：

y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(mse)

输出结果为：

0.375

这表示实际值与预测值之间的均方误差为0.375。