整套代码的核心逻辑给模型喂 “有用的特征（x）”，让它通过 “标签（y）” 学规律，最终能用新的特征（x）预测未知的标签（y）。训练的本质：不断调整模型参数，让 “预测值” 和 “真实值” 的差距越来越小（损失越来越低）。关键步骤记牢：数据加载→特征筛选→数据预处理→模型搭建→训练验证→预测保存，这是深度学习回归任务的 “万能流程”，后续不管做什么预测（房价、销量、新冠人数），都离不开这个框架。不