（1）理解线性回归的基本原理，基于某一数据集，构建线性回归模型，对数据进行预测。（请对代码添加注释）

线性回归是一种预测分析方法，它假设因变量（通常称为响应或目标变量）和自变量（特征或输入变量）之间存在线性关系。其基本目的是找到一条直线（最佳拟合线），这条线可以尽可能准确地近似数据点。以下是使用Python的sklearn库构建线性回归模型的一个简单示例：

# 导入所需库
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split     # 数据分割
from sklearn.linear_model import LinearRegression      # 线性回归模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error           # 评估指标

# 假设我们有一个二维数据集data，目标变量是y，特征变量是X
# data = np.array([[x1, y1], [x2, y2], ...])  # 根据实际数据填充
# y = data[:, 1]                            # 目标变量
# X = data[:, :-1]                          # 特征变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)   # 80%用于训练，20%用于测试

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

# 使用训练数据拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算并打印均方误差（MSE）作为模型性能指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")

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