python

from sklearn.metrics import meansquarederror, r2_score

mse = meansquarederror r2 = r2_score

print print

这段代码会计算线性回归模型的预测值与实际值之间的均方误差和R平方，并打印出来。MSE用于衡量模型的预测误差，而R²用于衡量模型的拟合度，越接近1表示模型拟合得越优良。