MechaCar 的线性回归代码还挺实用的，尤其适合你想快速评估多个变量对油耗（MPG）的影响时用。像是车辆长度和离地间隙这种看起来不太起眼的指标，在实际预测里效果还不错。过程用的是多元线性回归，重点也就放在了提炼出有显著意义的变量上。统计的逻辑比较清晰，代码也不绕弯子，适合用来当项目起点或者参考模板。

MechaCar 的悬架线圈方差统计也做得挺细，是跟设计规范对比那块，给了一个 62.29 磅/平方英寸的具体数据，满足了要求。你做质量检测或者自动化测试的时候，也能顺手套进去。像这种结果+统计判断的写法，挺适合实际项目里直接搬来用。

你如果对多元回归不太熟，想先看看思路，那下面这几个链接还蛮有用的：线性回归入门讲得比较清楚；想直接撸代码？可以去看Python 线性回归算法的实现，或者Java 版本的多元回归示例也挺简洁；如果你更偏向数据可视化或复杂组合，推荐看看MATLAB 线性组合。

如果你正准备做线性预测建模，不妨把这个项目拿来跑一跑，感受一下各指标在真实模型中的权重。如果你在数据清洗那一步卡住，也可以从它的变量选择方式里偷点思路，挺值的。