用回归进行房价测试，核心代码块应该怎么编写

对于回归问题，通常需要完成以下步骤：

1. 数据预处理：包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。

2. 模型选择：选择适合问题的回归算法，并利用训练数据进行模型训练。

3. 模型评估：使用测试数据对模型进行评估，得到模型的性能指标。

下面是一个简单的房价回归示例，使用的是线性回归模型：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
df = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 特征选择
features = ['OverallQual', 'GrLivArea', 'GarageCars', 'TotalBsmtSF', 'FullBath', 'YearBuilt']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[features], df['SalePrice'], test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

# 输出模型评估结果
print('均方误差：', mse)

其中，'house_prices.csv' 为包含房价和房屋特征的数据集，`features` 列表为需要使用的特征，`LinearRegression()` 用于创建线性回归模型，`train_test_split()` 用于划分训练集和测试集，`mean_squared_error()` 用于计算均方误差。