采用python语言编写线性回归算法，选取一定量数据进行模型训练，剩余数据进行性能测试，并给出预测结果。要求：寻找一组 和 ，使得误差总和 值最小，学会调用python中的线性回归算法实现函数：LinearRegression（）。数据文件为data.csv，每行4个数值，用逗号隔开

好的，针对你的问题，我可以提供一个简单的代码示例：

首先，将数据集导入到 Python 程序中，可以使用 Pandas 库来读取 CSV 文件。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['feature1', 'feature2', 'feature3', 'label'])

接着，我们需要将数据集分成两个部分：训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)

然后，我们需要将训练集的特征和标签分开，并用它们来训练模型。

X_train = train_data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y_train = train_data[['label']]

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

接着，我们可以使用测试集来评估模型的性能。

X_test = test_data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y_test = test_data[['label']]

score = model.score(X_test, y_test)

最后，我们可以使用模型来进行预测。

X_new = [[3, 40, 6], [5, 34, 5], [3, 21, 7]]
y_pred = model.predict(X_new)

以上就是使用 Python 实现线性回归算法的基本思路和代码实现。对于如何选择最佳的系数 a 和 b，可以使用梯度下降算法或者正规方程法来求解。同时，也可以使用 scikit-learn 库中的 GridSearchCV 函数来寻找最佳的超参数。