如何使用三个自变量拟合线性回归模型并使用sklearn计算均方误差？

Question

我正在尝试使用三个独立变量拟合线性回归模型，并使用sklearn计算均方误差，但我似乎无法做到正确。

我的数据是波士顿住房，三个独立变量如下： 1. CRIM（按城镇计算的人均犯罪率） 2. RM（每个住宅的平均房间数） 3. PTRATIO（城镇的学生与教师比例）

适合模特：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn
lm = LinearRegression()
lm.fit(X[['CRIM']['RM'], ['PTRATIO']], boston_df.PRICE)

计算均方误差

from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_true = ['CRIM', 'RM', 'PTRATIO']
y_pred = ['PRICE']
mean_squared_error(y_true, y_pred)

非常感谢任何建议或提示！