Чтобы рассчитать потерю среднеквадратической ошибки (MSE) в Python, вы можете использовать различные методы. Вот несколько распространенных подходов:

1. Метод 1: использование NumPy:

   import numpy as np
   def mse_loss(y_true, y_pred):
   return np.mean((y_true - y_pred)  2)

2. Метод 2. Использование scikit-learn:

   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   def mse_loss(y_true, y_pred):
   return mean_squared_error(y_true, y_pred)

3. Метод 3: использование TensorFlow:

   import tensorflow as tf
   def mse_loss(y_true, y_pred):
   return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))

4. Метод 4. Использование PyTorch:

   import torch
   def mse_loss(y_true, y_pred):
   criterion = torch.nn.MSELoss()
   return criterion(y_true, y_pred)

Эти методы позволяют рассчитать потерю MSE между истинными значениями (y_true) и прогнозируемыми значениями (y_pred) с использованием различных библиотек.