样本数据保存在linnerud.data中，样本真值保存在linnerud.taget中。根据数据样本，编写python代码完成下列目标： (1) 对数据样本进行必要的数据预处理，包括数据清洗、数据集划分等，步骤和方法不限。 (2) 建立模型，方法不限。根据训练集的数据样本训练模型参数。 (3) 用训练好的模型在测试集上预测体能数据，并根据样本的真实值进行回归性能评价。

首先，我们需要导入必要的 Python 库，包括 `pandas` 用于数据预处理， `train_test_split` 用于数据集划分， `LinearRegression` 用于建立模型， `mean_squared_error` 用于回归性能评价。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

然后，我们读取数据样本 `linnerud.data` 和真值 `linnerud.target` 并将其存储在 Pandas 数据帧中：

data = pd.read_csv('linnerud.data', delim_whitespace=True)
target = pd.read_csv('linnerud.target', delim_whitespace=True)

接下来，我们可以进行数据清洗，例如检查数据样本中是否有缺失值，并将其删除：

data = data.dropna()

然后我们可以对数据进行归一化处理，使得所有数据样本的特征值都在相同的数值范围内：

data = (data - data.mean()) / data.std()

接下来，我们将数据样本划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2)

然后，我们可以建立线性回归模型并训练模型参数：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用训练好的模型在测试集上预测