一个使用Python和scikit-learn库来构建简单线性回归模型的示例脚本

一个使用Python和scikit-learn库来构建简单线性回归模型的示例脚本 这个脚本首先生成了一组模拟数据，其中X是特征，y是目标变量，它们之间存在线性关系但包含一些噪声。然后，它将这些数据分为训练集和测试集，并使用训练集数据来拟合一个线性回归模型。最后，它使用测试集数据来评估模型的性能，并打印出模型的均方误差(MSE)、系数和截距。 请注意，这个示例是为了教学目的而简化的。在实际应用中，你可能需要处理更复杂的数据集，并进行更深入的数据分析和预处理工作。此外，你还可能需要尝试不同的模型、调整模型参数，并进行交叉验证等步骤来优化模型的性能。