在scikit-learn中如何计算回归代价函数

在scikit-learn中，可以使用mean_squared_error函数来计算回归代价函数（也称为均方误差）。该函数用于衡量预测值与真实值之间的差异。

回归代价函数的计算步骤如下：

1. 导入必要的库和模块：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

1. 准备真实值和预测值的数据：

y_true = [真实值列表]
y_pred = [预测值列表]

1. 使用mean_squared_error函数计算回归代价函数：

cost = mean_squared_error(y_true, y_pred)

回归代价函数的值越小，表示预测结果与真实值越接近，模型的拟合效果越好。

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