根据父母身高，预测孩子身高的python代码

根据遗传学原理，孩子的身高可能会受到父母身高的影响。虽然没有精确的公式可以直接从父母身高预测子女身高，因为个体差异很大，但我们可以构建一个简单的线性模型或使用统计方法作为近似。这里是一个基于简单线性回归的Python代码示例，假设我们有一些数据包含父母的身高和孩子的身高：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设你有一个包含"父身高", "母身高", 和 "子身高"的数据集
# data.csv 文件应存储为 DataFrame
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将 '父身高', '母身高' 列转换为数值类型
data[['父身高', '母身高']] = data[['父身高', '母身高']].astype(float)

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用特征（父母身高）训练模型
X = data[['父身高', '母身高']]
y = data['子身高']
model.fit(X, y)

def predict_child_height(parent1_height, parent2_height):
    # 输入父母的身高值
    child_height = model.predict([[parent1_height, parent2_height]])
    return child_height

# 示例使用
child_height_prediction = predict_child_height(175, 168)
print(f"预计孩子身高约为：{child_height_prediction} cm")

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