帮我重新润色下面这段文章：《做一个简单的线性回归模型》

在统计学中，线性回归是一种用于确定两种变量之间线性关系的方法。本文将介绍如何使用Python和Scikit-learn库来实现一个简单的线性回归模型，并将其应用于波士顿房价数据集。

线性回归的基本思想是，用一个直线来拟合数据，使这条直线最好地逼近所有数据点。在训练过程中，模型会调整直线的截距和斜率，以尽可能地减少预测值与实际值之间的误差。

波士顿房价数据集包含506个样本，每个样本包含了14个属性，如犯罪率、房产税率、房间数量等，标签为该地区房屋的中位数价值。我们将使用其中的13个属性来预测房价。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

```
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
y = pd.Series(boston.target)
```

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用训练集来训练模型：

```
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能：

```
from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error:", mse)
```

最后，我们可以使用模型来进行预测：

```
test_data = np.array([[0.03, 0.0, 2.18, 0, 0.458, 6.998, 45.8, 6.0622, 3, 222, 18.7, 394.12, 4.82]]) # 这里使用了随机数据
print("Predicted house price:", model.predict(test_data))
```

完成以上步骤后，便可以得到一个简单的线性回归模型，并可用于波士顿房价数据集的预测。
本文介绍如何使用Python和Scikit-learn库实现一个简单的线性回归模型并应用于波士顿房价数据集。线性回归用于确定两种变量之间线性关系。模型通过一条直线来拟合数据，并调整直线截距和斜率以尽可能减少预测值与实际值之间的误差。波士顿房价数据集包含506个样本和14个属性，模型将13个属性用于预测房价。数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。最后，使用模型来进行预测。