第1关：利用sklearn构建线性回归模型

在Python中，使用Scikit-Learn库构建线性回归模型非常简单。线性回归是一种监督学习算法，主要用于预测连续数值变量。以下是构建基础线性回归模型的步骤：

1. **导入必要的库**：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn import metrics

2. **加载数据**：
假设你有一个CSV文件包含了特征（X）和目标变量（y）：

data = pd.read_csv('your_data.csv')
X = data.iloc[:, :-1] # 特征列
y = data.iloc[:, -1]   # 目标变量列

3. **数据预处理**：
将数据分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **创建并训练模型**：

model = LinearRegression() # 创建线性回归对象
model.fit(X_train, y_train) # 使用训练数据拟合模型

5. **进行预测**：

y_pred = model.predict(X_test) # 预测测试集的结果

6. **评估模型性能**：

print(f"Mean Absolute Error (MAE): {metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred)}")
print(f"Mean Squared Error (MSE): {metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)}")
print(f"Root Mean Squared Error (RMSE): {np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))}")