在已知数据集的情况下，对多元线性回归模型进行训练告诉我具体代码，同时需要帮我对模型进行检验。

好的，下面是一个基本的多元线性回归模型的训练代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 准备 X 和 Y
X = data.iloc[:, 0:-1].values
Y = data.iloc[:, -1].values

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, Y)

# 输出模型的参数
print('Coefficients: ', model.coef_)
print('Intercept: ', model.intercept_)

这段代码假设你的数据集保存在一个名为 `your_dataset.csv` 的文件中，并且最后一列是因变量 Y，其余列是自变量 X。在代码中，我们使用 Pandas 库读取数据集，并将其分为 X 和 Y 两个部分。然后，我们使用 Scikit-learn 库中的 `LinearRegression` 类初始化一个线性回归模型，并使用 `fit` 方法对模型进行训练。最后，我们输出模型的参数。

接下来是模型的检验，我们可以使用多种方法来检验模型的好坏，这里介绍两种常用的方法：R方值和均方误差（MSE）。

R方值衡量模型对样本数据的拟合程度，取值范围为0到1，越接近于1表示模型拟合得越好。代码如下：

# 计算 R方值
r_squared = model.score(X, Y)
print('R-squared: ', r_squared)

均方误差（MSE）衡量模型的预测误差大小，越小表示模型预测得越准确。代码如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 预测 Y
Y_pred = model.predict(X)

# 计算 MSE
mse = mean_squared_error(Y, Y_pred)
print('Mean squared error: ', mse)

以上就是一个基本的多元线性回归模型训练和检验的代码。需要注意的是，这只是一个简单的示例，具体的实现方式可能因数据集和需求的不同而有所差异。