头歌实训 本关任务：了解并掌握在python中如何利用利用sklearn构建线性回归模型

头歌实训中的这一关任务主要是让你熟悉Python编程以及sklearn库，该库是机器学习领域非常常用的一个工具包，特别适用于数据科学项目。在线性回归这个任务中，sklearn提供了一个名为`LinearRegression`的简单易用模块。

以下是构建线性回归模型的基本步骤：

1. **导入所需的库**：

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

2. **加载数据**：

# 假设你有一个CSV文件的数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. **预处理数据**：
- 分割特征（X）和目标变量（y）

   X = data.drop('target_column', axis=1)
   y = data['target_column']

4. **分割数据集**：

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

5. **创建模型实例**：

   model = LinearRegression()

6. **训练模型**：

   model.fit(X_train, y_train)

7. **预测**：

   y_pred = model.predict(X_test)

8. **评估模型性能**：

   print("Mean Absolute Error:", metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))
   print("Mean Squared Error:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
   print("R-squared Score:", metrics.r2_score(y_test, y_pred))

完成以上步骤后，你就掌握了在Python中使用sklearn构建和评估线性回归模型的基础知识。