df = pd.read_csv("/Users/naonaowa/Desktop/ML/Experiment_3/house_price_data_extends.csv", names=column_names, skiprows=1)帮我根据题目要求编写接下来的代码

在读取CSV文件后，你已经设置了列名并且跳过了表头。接下来，我们可以继续按照题目要求进行数据预处理、划分数据集、创建模型和训练。假设`column_names`列表存储了所有的列名。下面是接下来的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 定义列名
column_names = ["area", "room_count", "distance_to_city_center", "age", "garage"]

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("/Users/naonaowa/Desktop/ML/Experiment_3/house_price_data_extends.csv", names=column_names, skiprows=1)

# 数据预处理
# 检查缺失值
print("Checking for missing values:")
print(df.isnull().sum())

# 如果有缺失值，这里提供一些处理方式，比如删除含有缺失值的行（dropna）或填充特定值（fillna）
if any(df.isnull()):
    print("Dealing with missing values (e.g., drop or fill)")
    # df = df.dropna() 或 df.fillna(value_to_fill)

# 划分数据集
X = df.drop("price", axis=1)  # 特征（除价格外的所有列）
y = df["price"]  # 目标变量（房价）

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
print(f"R-squared Score: {r2}")

# 结论部分添加到你的报告里

这部分代码完成了数据加载、预处理、划分数据集、训练模型和初步评估。记得在实际操作中根据你的需求和数据情况进行相应的修改。如果你在运行过程中遇到缺失值或其他问题，记得添加相应的错误处理和解决方案。