MSE：2987R2 Score：064MAE：374Intercept 22555146730677382Coefficients -002610303 -000867756 006535719 004901425 -020114135 -087650662 02358604 -028270573 -12612098 -109595754这些数据说明什么

这些数据是线性回归模型的评估指标和参数。MSE代表均方误差，R2 Score代表拟合优度，MAE代表平均绝对误差。Intercept代表截距项，Coefficients代表特征系数。这些数据说明该线性回归模型的预测效果一般，拟合程度不够好，需要进一步优化。特征系数可以用来解释每个特征对目标变量的影响程度，其中一些特征系数为负数，表示与目标变量呈反比关系，而另一些特征系数为正数，表示与目标变量呈正比关系。