clf = LinearRegression().fit(X_train,y_train) print('建立的LinearRegression模型为：','\n',clf)

这段代码使用LinearRegression()函数初始化一个线性回归模型，然后使用fit()方法拟合训练数据集，得到一个已经训练好的模型clf。

其中，X_train和y_train分别为训练集的特征和目标变量，即模型需要学习的数据。而LinearRegression()函数中的参数可以控制模型的一些超参数，如是否拟合截距项、正则化系数等。

最后，使用print()函数输出已经建立好的线性回归模型clf。该模型可以用于对新的数据进行预测，即通过输入测试集的特征，使用predict()方法得到模型的预测结果。

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clf = LinearRegression().fit(x_train, y_train) print('建立的LinearRegression模型为:', '\n', clf)

这段代码是用于建立一个线性回归模型，并输出模型的信息。其中，x_train表示训练数据的自变量（特征），y_train表示训练数据的因变量（标签）。LinearRegression()创建了一个线性回归模型的实例，然后fit()方法用训练数据对模型进行训练。最后，使用print()函数输出建立的模型信息。

clf = clf.fit(X_train_pca, y_train)仍出现上述错误，要如何修改，展示修改后的代码

如果修改标准输出流的编码格式没有生效，可能是因为在进行输出之前已经发生了编码错误。这时可以将数据转换为字符串形式，再输出。例如：

# 先将最优参数组合转换为字符串形式
best_params_str = str(clf.best_params_)

# 使用 UTF-8 编码格式输出字符串
print(best_params_str.encode('utf-8'))

这样就可以避免在输出时出现编码错误了。