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在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库来实现回归模型的测试。以下是一个简单的回归测试的示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设我们有一组特征数据 X 和对应的目标变量 y

# 将数据集拆分为训练集和测试集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型 
model = LinearRegression()

# 在训练集上训练模型 
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测 
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差 
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(" 均方误差：", mse)

在这个示例中，我们首先将数据集划分为训练集和测试集，然后创建一个线性回归模型并在训练集上进行训练。然后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果与真实目标变量之间的均方误差。

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