Gegeben zwei einfache Datensätze:

 head(training_set)
      x         y
    1 1  2.167512
    2 2  4.684017
    3 3  3.702477
    4 4  9.417312
    5 5  9.424831
    6 6 13.090983

 head(test_set)
      x        y
    1 1 2.068663
    2 2 4.162103
    3 3 5.080583
    4 4 8.366680
    5 5 8.344651

Ich möchte eine lineare Regressionslinie an die Trainingsdaten anpassen und diese Linie (oder die Koeffizienten) verwenden, um die "Test-MSE" oder den mittleren quadratischen Fehler der Residuen an den Testdaten zu berechnen, sobald diese Linie dort angepasst ist.

model = lm(y~x,data=training_set)
train_MSE = mean(model$residuals^2)
test_MSE = ?