导入预置的Web广告点击量数据集，设置点击量为y，广告费为X。2、设置30%的数据为测试集。3、导入线性回归模型。4、用线性回归模型拟合广告点击量数据集。5、用训练完的模型进行预测。6、输出线性回归模

在Python的机器学习项目中，通常会按照以下步骤处理预置的Web广告点击量数据集：

1. **数据加载**：首先，你可以使用pandas库加载CSV或Excel等文件中的数据，比如`pd.read_csv('ad_data.csv')`，将广告点击量作为目标变量`y`，广告费用作为自变量`X`。

2. **数据划分**：然后，通过`train_test_split`函数从sklearn库中，将数据划分为训练集（70%）和测试集（30%），例如：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

3. **模型导入**：接下来导入线性回归模型，如`LinearRegression`：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()

4. **模型拟合**：使用训练集对模型进行拟合：

   model.fit(X_train, y_train)

5. **模型预测**：完成模型训练后，可以使用测试集数据进行预测：

   y_pred = model.predict(X_test)

6. **模型评估**：最后，你可以输出模型的系数和截距，以及一些性能指标（如R²分数）来了解模型的效果：

   print("Intercept:", model.intercept_)
   print("Coefficients:", model.coef_)
   print("R² Score:", model.score(X_test, y_test))