使用scikit-learn库中的线性回归算法对体能训练数据集进行建模和分析及运行结果
时间: 2024-03-18 15:40:16 浏览: 23
好的,我可以为您提供相关的代码和运行结果。
首先,需要加载scikit-learn库和体能训练数据集。代码如下:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd
# 加载数据集
df = pd.read_csv('physical_training.csv')
# 将数据集分为特征和目标变量
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values
```
接下来,需要将数据集分为训练集和测试集,并利用训练集对模型进行训练。代码如下:
```
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 使用线性回归算法进行建模和训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
```
然后,可以利用测试集对模型进行评估,计算出均方误差(Mean Squared Error,MSE)和决定系数(R Squared)。代码如下:
```
# 对测试集进行预测
y_pred = regressor.predict(X_test)
# 计算均方误差和决定系数
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r_squared = regressor.score(X_test, y_test)
# 输出结果
print('均方误差:', mse)
print('决定系数:', r_squared)
```
最后,将运行结果输出,即可得到线性回归算法对体能训练数据集进行建模和分析的结果。