在Python中，计算均方误差（MSE）可以通过以下步骤进行：
1. 计算预测值与实际值之间的差值。
2. 将差值进行平方。
3. 计算平方差值的平均值。
def calculateMSE（X, Y, m, b）:return sum（[（y - m * x - b） 2 for x, y in zip（X, Y）]） / len（X）
其中，`X` 和 `Y` 分别是数据点的特征和标签，`m` 是斜率，`b` 是截距。
使用这个函数，你可以传入实际值和预测值来计算MSE。例如：
target = [1.5, 2.1, 3.3, -4.7, -2.3, 0.75]prediction = [0.5, 1.5, 2.1, -2.2, 0.1, -0.5]mse = calculateMSE（target, prediction, m1, b1）print（"MSE:", mse）
请替换 `m1` 和 `b1` 为你实际使用的斜率和截距值。
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