要计算不期望的预测的均方误差，首先需要有预测值和真实值的数据。然后可以使用以下步骤来计算均方误差：

1. 导入所需的库：

import numpy as np

2. 创建预测值和真实值的数组：

predictions = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
actual_values = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

3. 计算预测值和真实值之间的差异：

errors = predictions - actual_values

4. 对差异进行平方：

squared_errors = np.square(errors)

5. 计算均方误差：

mean_squared_error = np.mean(squared_errors)

完整的代码示例如下：

import numpy as np

predictions = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
actual_values = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

errors = predictions - actual_values
squared_errors = np.square(errors)
mean_squared_error = np.mean(squared_errors)

print(mean_squared_error)

输出结果为：

7.0

这表示不期望的预测的均方误差为7.0。