이제 모든 x 값을 predict() 함수에 한 번씩 대입해 예측 값 리스트를 채우는 코드를 다음과 같이 작성합니다.

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])))

다음으로 평균 제곱 오차를 구하는 함수를 만들 차례입니다. 평균 제곱 오차 공식을 그대로 파이썬 함수로 옮기면 다음과 같습니다.

n = len(x)  
def mse(y, y_pred):
    return (1/n) * sum((y - y_pred)**2)

여기서 **2는 제곱을 구하라는 것이고, sum()은 합을 구하라는 것입니다. 실제 값과 예측 값을 각각 mse() 함수의 y와 y_pred 자리에 넣어서 평균 제곱을 구합니다.

이제 하나로 정리해 볼까요?