请使用FraudRaw 数据集，进行回归建模。请使用3000个数据建模，用1000个数据进行预测。

好的，FraudRaw 数据集是一个关于信用卡欺诈检测的数据集，包含了一些关于信用卡交易的信息和交易是否为欺诈的标签。我们可以使用这个数据集来建立一个回归模型以预测交易是否为欺诈。

首先，我们需要导入数据集并对其进行预处理。我会使用 Python 和 Scikit-learn 库来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
df = pd.read_csv('FraudRaw.csv')

# 将标签转换为数字
df['Class'] = df['Class'].apply(lambda x: 1 if x == 'Fraud' else 0)

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('Class', axis=1), df['Class'], test_size=0.25, random_state=42)

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 输出准确率
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

上述代码将数据集读取为一个 Pandas 数据框，将标签转换为 1（欺诈）或 0（非欺诈），并将数据集分割为训练集和测试集。然后，我们使用逻辑回归模型进行训练，并在测试集上进行预测并计算准确率。这里使用的是简单的逻辑回归模型，读者可以根据需要使用其他回归模型以提高预测准确率。

接下来，我们将使用 1000 个数据进行预测。代码如下：

# 选取 1000 个数据进行预测
X_pred = X_test.head(1000)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_pred)

# 输出预测结果
print(y_pred)

这里我们只选择了测试集中的前 1000 个数据进行预测。我们可以使用模型的 predict 方法来进行预测。最后，我们输出预测结果即可。

希望这个回答能够帮助到你！