给予一个相对较小的数据集，预测特定属性之间的关系。
数据集: 因子A，因子B，因子C，属性D
数据点1: 1，2，3，50
数据点2: 2，4，6，70
数据点3: 3，6，9，90
这个问题需要构建一个机器学习模型来预测属性D与因子A、B、C之间的关系。因为数据集相对较小，可以使用简单的线性回归模型或决策树模型来解决问题。需要先对数据进行清洗和标准化处理，然后将数据拆分为训练数据和测试数据，使用训练数据来训练模型，使用测试数据来评估模型的性能。最终，使用训练好的模型预测新数据点的属性D值。