Python NameError: 'mean_squared_error' is not defined - 解决方法

这段代码中出现了一个NameError，即'mean_squared_error'没有定义。这是因为在代码中没有导入mean_squared_error函数所在的模块。

要解决这个问题，需要在代码前面添加以下导入语句：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

这将导入mean_squared_error函数，使其可以在代码中使用。

另外，还需要注意一下y_pred和y_predict的变量名不一致，需要将y_pred改为y_predict。修改后的代码如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

xgb_n_clf = xgb.XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)
xgb_n_clf.fit(x_train, y_train)
y_predict = xgb_n_clf.predict(x_train)
mse = mean_squared_error(y_test, y_predict)  # 计算均方误差
print(classification_report(y_train, y_predict))