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）

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来构建基于线性回归的数据预测模型。下面是一个简单的示例，包括加载数据、拆分数据集、创建模型、训练模型以及进行预测：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 数据集分割
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 线性回归模型
from sklearn import metrics  # 评估指标

# 加载数据集（这里假设数据在一个CSV文件中）
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 将'your_data.csv'替换为实际数据集路径

# 定义特征变量X和目标变量y
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 'target_column'替换成实际的目标列名
y = data['target_column']  # 目标变量

# 划分训练集和测试集，通常比例为80%训练, 20%测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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

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

# 进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
r2_score = metrics.r2_score(y_test, predictions)
mse = metrics.mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"R²分数: {r2_score}, 平均平方误差(MSE): {mse}")

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