完成y值预测后下一步该如何操作？附线性回归建模流程

我已经完成了数据集的预处理工作，并且特意检查了自变量之间可能存在的多重共线性问题，确保建模基础的可靠性。

数据集与划分详情 #

• 数据集规模：包含6列特征、31行样本数据
• 训练集/测试集划分：手动将1/3的样本划分为测试集（X_test和y_test），剩下的2/3作为训练集（X_train和y_train）

建模与预测步骤 #

• 选用sklearn.linear_model模块中的LinearRegression类构建回归模型，将训练集数据（X_train、y_train）拟合到回归器中
• 调用模型的predict()方法，传入测试集特征X_test，得到对应的y预测值

相关代码片段 #

# 导入所需库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 示例：手动划分数据集（假设data是加载后的完整数据集）
train_size = int(len(data) * 2/3)
X_train, X_test = data.iloc[:train_size, :-1], data.iloc[train_size:, :-1]
y_train, y_test = data.iloc[:train_size, -1], data.iloc[train_size:, -1]

# 初始化并拟合回归模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 生成测试集预测结果
y_pred = regressor.predict(X_test)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xtranghero