通过sklearn库加载california_housing 数据集（sklearn.datasets.fetch_california_housing），构建回归模型（可采用LinearRegression 或SVR算法），并对模型进行评价（包括均方误差、中值绝对误差、可解释性方差等）。

好的，我知道了。以下是代码实现和解释：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, median_absolute_error, explained_variance_score

# 加载数据集
housing = fetch_california_housing()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing.data, housing.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建线性回归模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 构建SVR模型
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)

# 对线性回归模型进行评价
y_pred_lr = lr.predict(X_test)
mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr)
mae_lr = median_absolute_error(y_test, y_pred_lr)
evs_lr = explained_variance_score(y_test, y_pred_lr)

# 对SVR模型进行评价
y_pred_svr = svr.predict(X_test)
mse_svr = mean_squared_error(y_test, y_pred_svr)
mae_svr = median_absolute_error(y_test, y_pred_svr)
evs_svr = explained_variance_score(y_test, y_pred_svr)

# 输出评价结果
print("Linear Regression:")
print("Mean Squared Error:", mse_lr)
print("Median Absolute Error:", mae_lr)
print("Explained Variance Score:", evs_lr)
print("\n")
print("Support Vector Regression:")
print("Mean Squared Error:", mse_svr)
print("Median Absolute Error:", mae_svr)
print("Explained Variance Score:", evs_svr)

解释：

1. 首先，我们使用 `fetch_california_housing` 函数加载数据集。该数据集包含了 20640 条记录，每条记录有 8 个特征和 1 个目标值。

2. 然后，我们使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集。其中，训练集占 80%，测试集占 20%。

3. 接着，我们使用 `LinearRegression` 类和 `SVR` 类分别构建线性回归模型和 SVR 模型，并在训练集上拟合数据。

4. 然后，我们使用 `mean_squared_error` 函数、`median_absolute_error` 函数和 `explained_variance_score` 函数对模型进行评价。其中，均方误差（Mean Squared Error，MSE）、中值绝对误差（Median Absolute Error，MAE）和可解释性方差（Explained Variance Score，EVS）是回归任务中常用的评价指标。

5. 最后，我们输出评价结果。可以看到，SVR 模型在 MSE 和 MAE 方面表现更好，而线性回归模型在 EVS 方面表现更好。

希望能够帮到你！