在使用scikit-learn进行线性回归模型的构建时，如何正确地导入波士顿房价数据集，并对模型的性能进行初步评估？请提供相应的代码示例。

在学习如何使用scikit-learn库进行线性回归模型的构建时，正确地导入波士顿房价数据集是理解回归算法的第一步。为了帮助你更好地掌握这一技巧，推荐查看这份资料：《Python sklearn库回归算法实验：线性回归与数据分析》。这份资源将为你提供实用的示例和解决方案，直接关联到你当前的问题。

参考资源链接：[Python sklearn库回归算法实验：线性回归与数据分析](https://wenku.csdn.net/doc/3bxvvy2dzt?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要导入scikit-learn库中预设的波士顿房价数据集。在scikit-learn的datasets模块中，可以直接使用`load_boston()`函数来加载数据集。数据集加载后，你可以使用pandas库来查看数据的基本信息和结构。以下是具体的操作步骤和示例代码：
（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）
在这段代码中，我们首先导入了必要的库和函数，然后加载了数据集，并将其转换为pandas的DataFrame格式以便进行后续操作。使用`LinearRegression`类构建线性回归模型，接着利用数据集自带的训练集和测试集进行模型的训练和评估。
对模型性能的初步评估，我们主要关注模型的预测准确性。通常使用决定系数（R²）和均方误差（MSE）作为评估指标。在代码中，我们计算了模型的R²和MSE值，以此判断模型的预测效果。如果你希望深入学习更多关于线性回归模型训练、验证、参数调整和性能评估的内容，建议查看这份资料：《Python sklearn库回归算法实验：线性回归与数据分析》。这份资源不仅涵盖了当前问题的解决方案，还提供了更全面的知识和技巧，帮助你在机器学习领域不断进步。

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