基于Sklearn库中的load_linnerud 体能训练数据集线性回归算法和决策树回归算法的详细实现

好的，我来为您解答。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_linnerud
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

X, y = load_linnerud(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们使用Sklearn库中的LinearRegression和DecisionTreeRegressor模型来进行训练和预测。

线性回归模型的代码如下：

# 创建线性回归模型
lin_reg = LinearRegression()

# 训练模型
lin_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred_lin = lin_reg.predict(X_test)

决策树回归模型的代码如下：

# 创建决策树回归模型
tree_reg = DecisionTreeRegressor()

# 训练模型
tree_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred_tree = tree_reg.predict(X_test)

最后，我们可以使用Sklearn库中的r2_score函数来评估模型的性能：

from sklearn.metrics import r2_score

# 评估线性回归模型性能
lin_reg_score = r2_score(y_test, y_pred_lin)
print("Linear Regression R2 score:", lin_reg_score)

# 评估决策树回归模型性能
tree_reg_score = r2_score(y_test, y_pred_tree)
print("Decision Tree Regression R2 score:", tree_reg_score)

完整的代码如下：

from sklearn.datasets import load_linnerud
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import r2_score

# 加载数据集
X, y = load_linnerud(return_X_y=True)

# 创建训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建线性回归模型
lin_reg = LinearRegression()

# 训练模型
lin_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred_lin = lin_reg.predict(X_test)

# 创建决策树回归模型
tree_reg = DecisionTreeRegressor()

# 训练模型
tree_reg.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_pred_tree = tree_reg.predict(X_test)

# 评估线性回归模型性能
lin_reg_score = r2_score(y_test, y_pred_lin)
print("Linear Regression R2 score:", lin_reg_score)

# 评估决策树回归模型性能
tree_reg_score = r2_score(y_test, y_pred_tree)
print("Decision Tree Regression R2 score:", tree_reg_score)

希望能够帮助到您。