Z wykorzystaniem dostarczonego zestawu danych należy stworzyć model uczenia maszynowego umożliwiający przewidywanie określonego wyniku.
Zestaw danych: temperatura i wysokość osób w danej populacji
Wynik: BMI
Stwurz model oczenia maszynowego do przewidywania BMI (Body Mass Index) na podstawie temperatury i wzrosto lodzi w danej popolacji.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Wczytaj dane
data = pd.read_csv('temperatore_height_data.csv')

# Podziel na cechy (temperatura i wzrost) i etykietę (BMI)
X = data.iloc[:, :2]
y = data.iloc[:, 2]

# Podziel na zbiory treningowe i testowe
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

# Wytrenuj model
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# Dokonaj predykcji
y_pred = regressor.predict(X_test)

# Oceń predykcje
score = regressor.score(X_test, y_test)
print('Współczynnik R-kwadrat:', score)