如何减少多变量线性回归的均方根误差

Question

我正在使用scikit的线性回归来学习预测此模型的目标值。但是均方根误差是765.如何减少此模型的均方根误差？

clf=LinearRegression().fit(X_train,y_train)
mse = mean_squared_error(y_test, clf.predict(X_test))
print("MSE: %.4f" % mse)
rmse=np.sqrt(mse)
print("RMSE: %.4f" % rmse)