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在Python中，可以使用scikit-learn库来实现回归模型的测试。以下是一个简单的回归测试的示例代码：
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 假设我们有一组特征数据 X 和对应的目标变量 y # 将数据集拆分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 在训练集上训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("均方误差：", mse) 在这个示例中，我们首先将数据集划分为训练集和测试集，然后创建一个线性回归模型并在训练集上进行训练。然后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果与真实目标变量之间的均方误差。
