体能训练预测 体能训练数据集加载方式： from sklearn.datasets import load_linnerud linnerud = load_linnerud() 执行后，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，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。

好的，您的问题是如何进行体能训练预测，数据集加载方式为load_linnerud()，需要进行数据预处理、建立模型并进行回归性能评价。

首先，我们需要将数据集进行加载和预处理。可以使用pandas库将数据集转换为DataFrame格式，然后进行数据清洗和划分。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_linnerud
from sklearn.model_selection import train_test_split

linnerud = load_linnerud()

# 将数据集转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(linnerud.data, columns=linnerud.feature_names)
df['target'] = linnerud.target[:, 0]

# 数据清洗
df.dropna(inplace=True)

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[linnerud.feature_names], df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们需要建立模型。这里我们可以使用线性回归模型来进行预测。下面是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 建立线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 在训练集上训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用训练好的模型在测试集上进行预测，并根据样本的真实值进行回归性能评价。下面是一个示例代码：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 在测试集上进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 回归性能评价
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

以上是一个完整的示例代码，您可以根据自己的需求进行修改和优化。希望对您有所帮助！