 À l'aide d'un ensemble de données donné, créez un modèle d'apprentissage automatique pour prédire un résultat donné.
 Ensemble de données : température et taille des personnes dans une population donnée\nRésultat : IMC
"""\nCréer un modèle d'apprentissage automatique pour prédire l'IMC (indice de masse corporelle) en utilisant la température et la taille des personnes dans une population donnée\n"""\n\nimporter des pandas en tant que pd\nimporter numpy en tant que np\ndepuis l'importation de sklearn.model_selection train_test_split\nà partir de l'importation de sklearn.linear_model LinearRegression\n\n# Charger les données\ndata = pd.read_csv('temperature_height_data.csv')\n\n# Diviser en caractéristiques (température et taille) et étiquette (IMC)\nX = data.iloc[:, :2]\ny = data.iloc[:, 2]\n\n# Divisé en ensembles d'entraînement et de test\nX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)\n\n# Entraîner le modèle\nregressor = LinearRegression()\nregressor.fit(X_train, y_train)\n\n# Faire des prédictions\ny_pred = regressor.predict(X_test)\n\n# Évaluer les prédictions \nscore = regressor.score(X_test, y_test)\nprint('R-squared score:', score)