附件提供了一些前列腺癌患者临床指标的数据。请使用前四个临床数据（即lcavol，lweight， lbph，svi）对前列腺特异抗原水平（lpsa）进行预测。在给出的prostate_train.txt文件和prostate_test.txt文件中，前4列每一列代表一个临床数据（即特征），最后一列是测量的前列腺特异抗 原水平（即预测目标的真实值）；每一行代表一个样本。回答以下问题： 在不考虑交叉项的情况下，利用Linear Regression对prostate_train.txt的数据进行回归，给出回归

首先，我们需要导入所需的库，并加载训练数据。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载训练数据 train_data = pd.read_csv('prostate_train.txt', sep='\t', header=None) X_train = train_data.iloc[:, :4].values y_train = train_data.iloc[:, 4].values ``` 接下来，我们将使用线性回归模型对训练数据进行拟合。 ```python # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) ``` 现在，我们可以输出线性回归模型的系数和截距。 ```python # 输出线性回归模型的系数和截距 print("系数：", model.coef_) print("截距：", model.intercept_) ``` 最后，我们可以计算训练数据的预测值和均方误差。 ```python # 计算预测值 y_pred = model.predict(X_train) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_train, y_pred) print("均方误差：", mse) ``` 以上代码将给出线性回归模型的系数、截距以及训练数据的均方误差。