from sklearn.model_selection import cross_val_score, train_test_split from sklearn import linear_model #一般线性回归 reg = linear_model.LinearRegression() reg.fit(X_train, y_train)

你的代码片段展示了使用scikit-learn库进行一般线性回归的步骤。首先，你从sklearn库中导入了cross_val_score和train_test_split函数以及linear_model模块。

接下来，你创建了一个LinearRegression对象reg，并使用fit方法将训练数据X_train和目标变量y_train拟合到这个模型中。

这个模型将根据提供的训练数据学习线性关系，并用于预测新的数据点。如果你想评估模型的性能，可以使用cross_val_score函数进行交叉验证，或者使用train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集进行评估。