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。
时间: 2023-02-06 10:35:42 浏览: 81
首先,我们需要导入所需的库,包括用于数据预处理和建模的 `pandas` 和 `scikit-learn` 库:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
```
然后,我们可以使用 `pandas` 库读取数据样本和真值,并将它们存储在 `data` 和 `target` 变量中:
```python
data = pd.read_csv("linnerud.data")
target = pd.read_csv("linnerud.target")
```
接下来,我们可以对数据样本进行必要的数据清洗和预处理。例如,我们可以检查数据中是否有缺失值,并将其填充为有意义的值,或者使用一些统计方法(如均值或中位数)填充缺失值。还可以对数据进行缩放,以使各个特征具有相同的重要性。例如,我们可以使用 `StandardScaler` 类将所有特征缩放到均值为 0 和方差为 1 的范围内:
```python
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
```
然后,我们可以使用 `train_test_split` 函数将数据样本划分为训练集和测试集,以便在后续步骤中使用训练集训练模型,并使用测试集评估模型的性能:
```python
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