X = data['D'].values.reshape(-1, 1) y = data['E'].values.reshape(-1, 1) # 建立模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y)优化这段代码

这段代码可以进行以下优化：

1. 将 reshape 操作合并到数据读取操作中，避免重复的操作：

X = data['D'].to_numpy().reshape(-1, 1)
y = data['E'].to_numpy().reshape(-1, 1)

2. 使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集，避免过拟合和提高模型的泛化能力：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 在模型训练之前，可以进行数据标准化操作，将数据缩放到相同的范围内，提高模型的性能：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

4. 可以尝试使用其他的回归模型，如 Ridge 或 Lasso 回归，来避免线性回归模型的欠拟合问题。

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=0.1)
model.fit(X_train, y_train)