python回归线性模型（详解线性回归在Python中的实现方法）

实现线性回归模型。线性回归是一种广泛应用的机器学习算法，它可以用于预测数值型数据的输出值。本文将从数据集的准备、模型的训练、预测结果的评估等方面详细介绍线性回归的实现方法。

1. 准备数据集库中自带的波士顿房价数据集进行演示。

2. 数据预处理库中的数据预处理模块进行数据处理。

3. 构建模型库中的线性回归模块进行模型的构建。

4. 训练模型库中的模型训练函数进行模型的训练。

5. 预测结果库中的预测函数进行预测。

6. 评估模型

，我们需要对模型的预测结果进行评估。评估模型的方法有很多种，包括均方误差、R平方等。在本文中，我们将使用均方误差和R平方来评估模型的预测结果。

结论进行模型的训练和预测。同时，本文还介绍了如何对模型的预测结果进行评估，帮助读者更好地了解模型的性能。

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