※ 引述《sya0706 (曇)》之銘言：
: 想請教各位前輩一個問題，就是我最近在用scikit-learn中的SVR進行迴歸預測，
: 一般在訓練模型時，會有模型訓練的績效，訓練完在拿來對測試資料進行測試，
: 得到測試期的預測績效。
: 然而我算出了預測績效，卻找不到模型訓練的績效要從哪裡找出來，
: 有前輩可以指點我一下嗎？
迴歸計算請自行把 fit 過的 model 帶入 test sample 計算 MSE 和 PCCs
這裡給個局部的程式碼：
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# x_data 請當作 test set data
# y_data 請當作 test set label
svr_model = SVR() #初始模型
svr_model.fit(X=x_data, y=y_data) #訓練
predict_result = svr_model.predict(x_data) #預測
# 計算預測結果的 MSE 和 PCCs
print("PCCs = {}".format(np.corrcoef(x=predict_result, y=y_data)))
print("MSE = {}".format(mean_squared_error(y_data, predict_result)))