本文通过scikit-learn库，利用波士顿房价数据集构建线性回归模型。首先加载数据，接着划分训练集和测试集，然后使用最小二乘法拟合线性函数，最后计算并分析均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）以评估模型性能。
Topic :
尝试加载一个真实数据集，并使用 scikit-learn 构建预测模型，实现回归预测
（以波士顿房价数据集为例）
使用最小二乘法进行线性回归拟合 简介：线性回归
步骤：
- 使用
Pandas加载并预览数据集 - 选取特征，用于线性回归模型训练
- 划分数据集，为训练集和测试集
- 构建和训练模型
- 输入测试集特征进行预测
- 评估回归预测结果（平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差等）
（1）数据集划分
（2）最终拟合线性函数
f=0.69979497∗x1+10.13564218∗x2−0.20532653∗x3−38.00096988969026
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