以图文方式详细描述回归算法实验过程。包括代码等，代码应注释清楚。如可按下面任务描述： 3.1数据集 3.2 模型搭建 3.3 模型训练 3.3 模型评估 3.4 模型使用

回归算法实验过程通常涉及以下几个步骤：

**3.1 数据集准备**
首先，我们需要加载或创建一个数据集。假设我们使用Python的pandas库，例如对于房价预测任务，我们可以从sklearn库的`boston`数据集中开始：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['PRICE'] = boston.target  # 将目标变量设为最后一列

# 划分特征(X)和目标值(y)
X = df.drop('PRICE', axis=1)
y = df['PRICE']

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

**3.2 模型搭建**
选择线性回归模型作为示例，用`sklearn.linear_model.LinearRegression`来构建：

# 导入线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型实例
model = LinearRegression()

**3.3 模型训练**
使用训练数据对模型进行拟合：

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

在这个阶段，代码会计算权重和偏置，以便找到最小化误差的最佳线性组合。

**3.3 模型评估**
通过测试集验证模型性能：

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算评估指标，如均方误差(MSE)或R²分数
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
print("R² Score:", r2)

**3.4 模型使用**
最后，你可以用新数据应用已训练好的模型来进行预测：

# 示例新数据点
new_data = [[0, 18, 2.3, ...]]  # 假设是波士顿数据集的一个新观测值

# 对新数据进行预测
predicted_price = model.predict(new_data)
print("Predicted price for new data:", predicted_price)

以上就是回归算法的一般实验流程，具体实现可能会根据实际使用的库、数据集和任务需求有所不同。