sklearn线性回归分析

您好！对于sklearn的线性回归分析，您可以使用sklearn库中的LinearRegression模型来进行。以下是一个简单的示例代码：

# 创建线性回归模型model = LinearRegression()

# 在训练集上训练模型model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差（Mean Squared Error）
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

在上述代码中，我们首先导入了所需的模块，然后将数据集拆分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个线性回归模型，并在训练集上训练该模型。然后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果与实际结果之间的均方误差。

希望这个例子能帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。