回归问题:物理锻炼from sklearn.datasets import load_linnerud data = load_linnerud()
时间: 2024-02-28 20:53:34 浏览: 28
这个问题似乎不完整,但是我可以通过猜测来回答。
根据您提供的信息,似乎您正在使用 Scikit-learn 中的 Linnerud 数据集来进行回归问题的物理锻炼。Linnerud 数据集包含三个数值变量,分别是“体重”,“腰围”和“脉搏”,以及三个目标变量,分别是“下腰举重量”,“仰卧起坐次数”和“跑步时间”。
您可以使用 Scikit-learn 中的线性回归模型来处理这个问题。您可以将数据集拆分为训练集和测试集,然后使用训练集来拟合模型,最后使用测试集来评估模型的性能。
以下是一个简单的示例代码:
```
from sklearn.datasets import load_linnerud
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据集
data = load_linnerud()
# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['data'], data['target'], test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 在训练集上拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'R^2 score: {score}')
```
请注意,这只是一个简单的示例,您可以根据需要进行更多的优化和调整。