1． 了解多元线性回归、岭回归的基本概念，基本原理，基本方法。 2． 能够利用回归模型建立鲍鱼年龄的预测模型，掌握利用 Sklearn 实现线性回归和岭回归算法；并使用 MSE 和决定系数R2进行效果评估

1. 多元线性回归是一种用于建立因变量与多个自变量之间关系的回归模型。岭回归是一种用于解决多元线性回归中可能存在的多重共线性问题的方法。其原理是通过对自变量进行惩罚项的加入，使模型具有更好的鲁棒性和稳定性。

2. 建立鲍鱼年龄的预测模型，可以采用多元线性回归或岭回归算法。使用Sklearn库中的LinearRegression类和Ridge类可以分别实现这两种算法。具体步骤如下：

(1) 导入相关库和数据集

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 导入数据集
data = pd.read_csv('abalone.csv')

(2) 数据预处理

# 将性别转换为数值型
data['Sex'] = data['Sex'].map({'M':0, 'F':1, 'I':2})

# 划分训练集和测试集
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

(3) 多元线性回归模型

# 创建模型
reg = LinearRegression()
# 训练模型
reg.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('多元线性回归模型的MSE和R2：', mse, r2)

(4) 岭回归模型

# 创建模型
ridge = Ridge(alpha=0.1)
# 训练模型
ridge.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = ridge.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('岭回归模型的MSE和R2：', mse, r2)

以上就是利用回归模型建立鲍鱼年龄预测模型的基本步骤。其中，MSE和R2是用来评估模型预测效果的指标，MSE越小，R2越接近1，说明模型预测效果越好。