感觉最后结构不正确，如何修改代码

确实，如果你觉得最后的代码结构不够清晰或者存在潜在问题，这里有一些可能的修改建议：

1. **增强代码注释**：在关键部分如数据加载、模型初始化、预测等处增加注释，解释每个步骤的作用和目的，这样后续维护会更容易理解。

# 读取csv数据
df_housing = pd.read_csv("D:\zanshi\house.csv")
# 定义特征和目标变量
X = df_housing.drop("median_house_value", axis=1)  # 特征集
y = df_housing["median_house_value"]  # 目标变量

# 数据预处理和拆分
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建并训练线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression(fit_intercept=True, copy_X=True)  # 添加intercept参数
model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型

# 预测和评估
y_pred = model.predict(X_test)
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型得分：{score}")

# 可视化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_test['median_income'], y_test, color='blue')
plt.plot(X_test['median_income'], y_pred, color='green', linewidth=1)
plt.xlabel('家庭收入中位数')
plt.ylabel('房价中位数')
plt.show()

2. **封装成函数**：如果这段代码经常用到，可以将其封装成一个函数，方便重复使用和管理：

def run_regression_analysis(file_path, target_column):
    # ...（上面所有代码内容）
    
# 调用函数
run_regression_analysis("D:\zanshi\house.csv", "median_house_value")

3. **错误处理**：加入异常处理机制，以防数据加载失败或其他意外情况发生。

相关问题：
1. 如何避免在模型训练过程中遇到的数据质量问题？
2. 包装代码成函数有哪些优点？
3. 有没有更好的可视化方式呈现模型预测结果？