import numpy as np
# 가상의 기울기 a와 y 절편 b를 정합니다.
fake_a = 3
fake_b = 76

# 공부 시간 x와 성적 y의 넘파이 배열을 만듭니다.
x = np.array([2, 4, 6, 8])
y = np.array([81, 93, 91, 97])

# y = ax + b에 가상의 a 값과 b 값을 대입한 결과를 출력하는 함수입니다.
def predict(x):
    return fake_a * x + fake_b

# 예측 값이 들어갈 빈 리스트를 만듭니다.
predict_result = []

# 모든 x 값을 한 번씩 대입해 predict_result 리스트를 완성합니다.
for i in range(len(x)):
    predict_result.append(predict(x[i]))
    print("공부시간=%.f, 실제점수=%.f, 예측점수=%.f" % (x[i], y[i], predict(x[i])))
    
# 평균 제곱 오차 함수를 각 y 값에 대입해 최종 값을 구하는 함수입니다.
n = len(x)  
def mse(y, y_pred):
    return (1/n) * sum((y - y_pred)**2)

# 평균 제곱 오차 값을 출력합니다.
print("평균 제곱 오차: " + str(mse(y, predict_result)))