import numpy as npimport sklearndatasets as datasetsfrom sklearnmodel_selection import train_test_splitimport matplotlibpyplot as pltfrom sklearnmetrics import mean_squared_errormean_absolute_error# 随

这段代码运行出来的散点图展示了房间数量与房屋价格的关系，可以看到随着房间数量的增加，房屋价格也随之增加。同时，代码使用了最小二乘法和梯度下降法来对该数据进行线性回归模型的训练，并绘制了两种方法的拟合曲线。可以看到两种方法得到的拟合曲线大致相同，都能够很好地拟合数据。最后，代码输出了评价指标，包括均方误差、均方根误差、平均绝对误差和R平方误差，用于评价模型的性能。