关于这个问题，可以使用Python中的scikit-learn库来进行一元线性回归模型的构建。
首先，我们需要加载数据集并准备数据。假设我们的数据集包含了X和Y两列，X表示自变量，Y表示因变量，可以使用pandas库进行读取和处理：
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据集
X = data['X'].values.reshape(-1, 1) # 将X转换为二维数组
Y = data['Y'].values
```
接着，我们可以使用scikit-learn中的LinearRegression模型来进行一元线性回归的构建：
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression() # 创建模型
model.fit(X, Y) # 训练模型
```
训练完成后，我们可以使用模型来进行预测：
```
y_pred = model.predict(X) # 预测结果
```
最后，我们可以使用matplotlib库来可视化模型的预测结果：
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X, Y) # 绘制数据点
plt.plot(X, y_pred, color='red') # 绘制拟合线
plt.show() # 显示图像
```
