Данный код использует библиотеку scikit-learn для вычисления метрик качества модели машинного обучения. Мы импортируем следующие метрики: mean_squared_error, r2_score, accuracy_score. Затем мы применяем модель к тестовым данным и получаем предсказания для x_test. При помощи функций mean_squared_error и r2_score вычисляем среднеквадратическую ошибку и коэффициент детерминации между реальными и предсказанными значениями, соответственно. Затем выводим результаты на экран при помощи функций print. Mean squared error показывает среднюю квадратичную ошибку модели, которая показывает разницу между реальными и предсказанными значениями. Значение равно 0.01, что означает, что модель в среднем ошибается на 0.01 среднего квадратичного отклонения. Variance score или коэффициент детерминации показывает, насколько хорошо модель объясняет изменчивость данных. Значение равно 0.48, что означает, что модель объясняет 48% изменчивости данных. Итак, результаты показывают, что модель имеет низкую среднеквадратическую ошибку и относительно низкую способность объяснять изменчивость данных.