※ 引述《sya0706 (昙)》之铭言：
: 想请教各位前辈一个问题，就是我最近在用scikit-learn中的SVR进行回归预测，
: 一般在训练模型时，会有模型训练的绩效，训练完在拿来对测试资料进行测试，
: 得到测试期的预测绩效。
: 然而我算出了预测绩效，却找不到模型训练的绩效要从哪里找出来，
: 有前辈可以指点我一下吗？
回归计算请自行把 fit 过的 model 带入 test sample 计算 MSE 和 PCCs
这里给个局部的程式码：
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# x_data 请当作 test set data
# y_data 请当作 test set label
svr_model = SVR() #初始模型
svr_model.fit(X=x_data, y=y_data) #训练
predict_result = svr_model.predict(x_data) #预测
# 计算预测结果的 MSE 和 PCCs
print("PCCs = {}".format(np.corrcoef(x=predict_result, y=y_data)))
print("MSE = {}".format(mean_squared_error(y_data, predict_result)))