背景：某医院收集了一组关于患者健康状况的数据集，其中包含患者的年龄（age）、体重（weight）、血压（bp）和胆固醇水平（cholesterol）。 研究员希望使用线性回归模型预测胆固醇水平。 数据文件名为：health_data.csv，包含字段如下： age, weight, bp, cholesterol 请根据以下Python代码，完成相应的填空，使其能成功实现以下功能： （1）导入所需的库，并加载数据； （2）使用age、weight和bp预测cholesterol； （3）将数据集的 20% 用作测试集； （4）构建并训练线性回归模型； （5）对测试集进行预测； （6）输出模型评估结果； （7）绘制预测值与实际值的对比图。 import pandas as pd from sklearn.linear_model import ______ #填空（1） from sklearn.model_selection import ______ #填空（2） from sklearn.metrics import

完成后的代码如下： ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression #填空（1） from sklearn.model_selection import train_test_split #填空（2） from sklearn.metrics import r2_score import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'fangsong' data = pd.read_csv("health_data.csv") #填空（3） X = data[['age', 'weight', 'bp']] y = data["cholesterol"] #填空（4） X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) #填空（5）和（6） model = LinearRegression() #填空（7） model.fit(X_train, y_train) #填空（8） y_pred = model.predict(X_test) #填空（9）和 填空（10） print("系数:", model.coef_) print("截距:", model.intercept_) #填空（11） print("R²分数:", r2_score(y_test, y_pred)) #填空（12） plt.scatter(y_test, y_pred, color='green') plt.xlabel("实际胆固醇") plt.ylabel("预测胆固醇") plt.title('预测值与实际值对比图' ) plt.show() ``` 额外需要注意的逻辑点： 1. 确保`health_data.csv`文件位于当前工作目录中，否则需提供完整路径。 2. 数据集中不能含有缺失值，否则在训练模型时会出错，建议提前做`data.isnull().sum()`检查。 3. 使用`LinearRegression`默认参数即可完成线性拟合，但如需更高精度或正则化，可改用`Ridge`或`Lasso`回归。 [2025-06-29 17:53:11 | AI写代码神器 | 404点数解答]