怎么用数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中的family变量利用回归模型来预测和'NObeyesdad'变量的关系,输出代码
时间: 2023-11-12 10:09:07 浏览: 47
以下是利用回归模型来预测'NObeyesdad'变量和'family'变量之间关系的Python代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
# 读取数据集文件
data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
# 提取需要的变量
X = data[['family']]
y = data['NObeyesdad']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 模型评估
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('R2 score:', r2)
```
该代码中,首先读取了数据集文件,并提取了需要的变量'family'和目标变量'NObeyesdad'。接着,将数据集划分为训练集和测试集,使用scikit-learn库构建了一个线性回归模型,并训练了模型。然后,预测了测试集结果,并评估了模型的性能。最终输出了R2分数。