モデルの精度を評価 平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）
モデルの精度を評価するために一般的に使用される方法は、テストセットでの予測と実際の値との比較を行うことです。回帰モデルの場合、一般的な評価指標としては平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）があります。平均二乗誤差は、予測された値と実際の値の差の二乗の平均です。
提供されたコードでは、テストセットでの予測値と実際の目的変数の値を用いて、平均二乗誤差（MSE）が計算されています。その結果が、mse 変数に格納されています。
mse の値が小さいほどモデルの性能が良いと言えます。つまり、平均二乗誤差が小さいほど、モデルが正確に目的変数を予測できていると言えます。
例えば、以下のように出力されます。
yaml Mean Squared Error: 1000.0
この場合、MSE が 1000.0 であることを意味します。これは、予測された値と実際の値の差の二乗の平均が 1000.0 であることを示しています。