用python选用合适的数据集，如空气质量数据集进行读取与预处理，然后分割为训练，集测试集，再通过推导的解析和公式求出模型参数，然后进行模型预测和可视化

在Python中，你可以使用Pandas库来读取和预处理空气质量数据集。首先，你需要安装必要的库，如pandas、numpy、matplotlib和scikit-learn：

pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn

1. **读取数据**:
使用`pandas.read_csv()`函数可以导入CSV文件：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('air_quality_data.csv')  # 假设数据集名是air_quality_data.csv

2. **预处理**:
- 检查缺失值：`data.isnull().sum()`
- 特征工程：对数值型特征进行归一化或标准化

3. **数据划分**:

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target_column', axis=1), data['target_column'], test_size=0.2, random_state=42)

`train_test_split`函数用于将数据集划分为训练集（70%）和测试集（30%），假设'target_column'是目标变量。

4. **模型参数计算**:
对于线性回归或决策树这类模型，通常不需要手动求解参数。在sklearn中，如使用线性回归：

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)

5. **模型预测**:

   y_pred = model.predict(X_test)

6. **结果可视化**:

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.scatter(y_test, y_pred)
   plt.xlabel("实际值")
   plt.ylabel("预测值")
   plt.show()