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，我会尽力回答您的问题。针对体能训练数据集的任务，可以采取以下步骤：

1. 数据预处理：

(1) 数据清洗：通过观察样本数据，我们可以发现体能训练数据集中存在一些异常值。可以采用箱线图等方法找出这些异常值，并对其进行处理或删除。

(2) 数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集。可以采用sklearn库中的train_test_split方法进行划分。

2. 建立模型：

(1) 选择适当的算法：由于体能训练数据集是一个回归问题，因此可以选择线性回归、岭回归、Lasso回归、ElasticNet回归等算法建立模型。

(2) 训练模型：将训练集数据输入模型，训练出模型的参数。

3. 模型预测和性能评价：

(1) 用训练好的模型对测试集进行预测，并将预测结果与测试集真实值进行比较。

(2) 对比预测值和真实值之间的误差，可以采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等指标进行评价。

下面是一个简单的代码实现，仅供参考：

# 导入库
from sklearn.datasets import load_linnerud
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 加载数据
linnerud = load_linnerud()

# 数据预处理
# 数据清洗
# 可以采用箱线图等方法找出异常值，并对其进行处理或删除。

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(linnerud.data, linnerud.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 建立模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测和性能评价
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
print("MAE:", mae)

希望这个回答能够帮到您。