如何利用Python和scikit-learn库构建线性回归模型，并对其预测性能进行MSE和MAE评估？

要使用Python实现线性回归模型，并利用scikit-learn库进行数据拟合、预测分析以及模型性能评估，你可以遵循以下步骤：首先，确保安装了scikit-learn库，如果尚未安装，可以通过pip安装它：`pip install scikit-learn`。接下来，你可以按照以下步骤进行操作：

参考资源链接：[Python线性回归模型实验报告与预测分析](https://wenku.csdn.net/doc/5pdyd5kuej?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 导入必要的库和数据集：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 如果使用的是scikit-learn自带的内置数据集，则无需导入额外的数据集

2. 准备数据集，将数据分为特征和目标变量，并划分为训练集和测试集：

# 假设X为特征数据，y为目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 创建线性回归模型实例并进行训练：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

4. 使用模型进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

5. 评估模型性能，计算MSE和MAE：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

6. 分析模型性能：

print(f

参考资源链接：[Python线性回归模型实验报告与预测分析](https://wenku.csdn.net/doc/5pdyd5kuej?spm=1055.2569.3001.10343)