本示例详细介绍如何使用Python编程语言计算MSE（均方误差），包括所需库的导入、数据准备以及具体代码实现过程。
我们要编程计算所选直线的平均平方误差（MSE），即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数，表达式如下：\[ \text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - mx_i - b)^2 \]
请实现以下函数并输出所选直线的MSE：
```python
def calculateMSE(X, Y, m, b):
in_bracket = []
for i in range(len(X)):
num = Y[i] - (m * X[i]) - b
num = pow(num, 2)
in_bracket.append(num)
all_sum = sum(in_bracket)
MSE = all_sum / len(X)
return MSE
```
5星
