创建一个简单的机器学习模型来根据给出的数据集预测某个数值变量的值。
数据集包含数百个数据点，每个数据点包含以下变量：变量1、变量2、变量3和目标变量。
可以使用一个线性回归模型或者决策树回归模型来预测目标变量的数值。首先需要将数据集分为训练集和测试集，并将训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。然后，需要选取一组合适的特征变量作为模型输入，以及确定模型参数和超参数的值。最后，评估模型性能，并进行必要的优化和调整，以提高预测准确度。