本节介绍回归模型的训练与评估，包括数据拆分、训练过程和模型评估。以线性回归预测温度与冰淇淋销量的关系，并计算MAE、MSE和R²等误差指标。优化模型可通过增加特征、尝试不同算法和调整超参数。