mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
在这段代码中，首先导入python多元函数回归了相关的库，包括 SVR 函数、train_test_split 函数和 mean_squared_error 函数 。然后，使用 load_boston 函数加载数据集 ， 并将数据集分为训练集和测试集 。接着，使用 SVR 函数创建了一个 SVM 多元回归模型，并使用 fit 函数对模型进行训练 。最后，使用 predict 函数进行预测，并使用 mean_squared_error 函数计算均方误差 。
需要注意的是 ， 这仅仅是一个示例代码，在实际应用中，可能需要根据项目的需求进行更改，例如使用不同的超参数
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