根据提供的训练数据和测试数据，构建线性回归模型，利用训练集 训练模型，并给出测试集中的MSE值。

在构建线性回归模型时，首先需要准备训练数据和测试数据。通常，训练数据用于训练模型参数，而测试数据则是评估模型性能的独立样本。以下是步骤概述：

1. **数据预处理**：清理数据，处理缺失值、异常值，将非数值特征转换为数值特征。

2. **分割数据**：将数据集划分为两部分，通常是80%的数据作为训练集，剩下的20%作为测试集。

3. **创建模型**：使用Python的库如`sklearn.linear_model`中的`LinearRegression`，实例化一个线性回归模型。

4. **拟合模型**：使用训练数据fit()函数来训练模型，让模型学习输入特征与目标变量之间的关系。

5. **预测**：对测试集应用模型的predict()方法，得到预测结果。

6. **计算误差**：对于每个测试样本，计算实际值与预测值之间的差的平方（残差），然后求平均得到均方误差（Mean Squared Error, MSE）。这是衡量模型预测精度的一个重要指标。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设X_train, y_train, X_test, y_test分别为训练集和测试集特征和标签
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("测试集中的MSE值:", mse)