#研究并运行下列代码，观察结果，并回答下列问题： #1. R²= 0.67，如何理解？ #2. test_size=0.2是什么意思？ #3. 各变量的回归系数在哪显示？ #4. 代码中的sns是会么，有什么作用？ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

1. R²= 0.67 的理解

R²，也称为决定系数，是衡量回归模型拟合优度的一个指标。R²的值范围在0到1之间，值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。R²=0.67意味着模型能够解释因变量变异的67%，这是一个相对中等的拟合度，说明模型在一定程度上能够捕捉到数据之间的关系，但仍有改进空间。19

2. test_size=0.2 的含义

test_size=0.2 是 train_test_split() 函数的一个参数，它表示在分割数据集时，测试集占原始数据集的比例为20%。也就是说，在使用这个函数分割数据时，会将数据集分为两部分：一部分是训练集，占80%，另一部分是测试集，占20%。这样做的目的是为了在模型训练完成后，能够在未见过的数据上评估模型的性能。3

3. 各变量的回归系数显示

在上述代码中，并没有直接显示各变量的回归系数。要查看回归系数，需要先拟合模型，然后通过模型的 coef_ 属性来获取。例如，如果 model 是一个 LinearRegression 的实例，可以通过 model.coef_ 来查看各变量的回归系数。这些系数表示了每个自变量与因变量之间的关系强度和方向。67

4. 代码中的sns及其作用

sns 是 seaborn 库的别名，这是一个基于 matplotlib 的Python数据可视化库，它提供了一系列的高级接口，用于制作统计图形。seaborn 使得制作复杂的图表变得更加简单和直观，常用于数据探索和分析。在上述代码中，虽然没有直接使用 sns 相关的功能，但通常在数据分析和可视化过程中，seaborn 可以用来创建散点图、分布图、箱型图等，以帮助理解数据的分布和关系。8