優(yōu)化線性回歸（Linear Regression）通常涉及到以下幾個(gè)步驟：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，包括缺失值處理、異常值處理等。
2. 特征選擇：根據(jù)問題的需求，選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性較高的特征。
3. 模型選擇：選擇合適的線性回歸模型，如線性回歸、嶺回歸、Lasso回歸等。
4. 參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過交叉驗(yàn)證等方法，調(diào)整模型的參數(shù)，以達(dá)到最佳擬合效果。
5. 模型評(píng)估：使用適當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)，如均方誤差（MSE）、R2等，對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸示例代碼：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加載數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 數(shù)據(jù)預(yù)處理
X = X.astype('float64') / 255  # 歸一化

# 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 創(chuàng)建線性回歸模型
model = LinearRegression()

# 訓(xùn)練模型
model.fit(X_train, y_train)

# 預(yù)測(cè)
y_pred = model.predict(X_test)

# 評(píng)估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方誤差:', mse)

在這個(gè)示例中，我們首先加載了數(shù)據(jù)，并對(duì)特征進(jìn)行了歸一化處理。然后，我們使用train_test_split函數(shù)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。接下來，我們創(chuàng)建了一個(gè)線性回歸模型，并使用訓(xùn)練集對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。最后，我們使用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算了均方誤差。