Duke përdorur një grup të dhënash të caktuar, krijoni një model të mësimit të makinerive për parashikimin e një rezultati të caktuar.
Setë e të dhënave: temperatura dhe lartësitë e njerëzve në një popullatë të caktuar
Rezultati: BMI
"""
Krijo një model të mësimit të makinës për parashikimin e BMI (Indeksi i masës trupore) duke përdorur temperaturën dhe lartësinë e njerëzve në një popullatë të caktuar
"""

importoni panda si pd
importoj numpy si np
nga sklearn.model_selection import train_test_split
nga importi sklearn.linear_model Regresioni Linear

# Ngarko të dhënat
data = pd.read_csv('temperature_height_data.csv')

# Ndani në veçori (temperaturë dhe lartësi) dhe etiketë (BMI)
X = data.iloc[:, :2]
y = data.iloc[:, 2]

# Ndani në grupe treni dhe testimi
X_train, X_test, y_train, y_test = treni_test_ndarje(X, y, madhësia e_provës = 0.2, gjendja e_rastit = 0)

# Trajnoni modelin
regresori = Regresioni linear()
regressor.fit (X_train, y_train)

# Bëni parashikime
y_pred = regressor.predict(X_test)

# Vlerësoni parashikimet
rezultati = regressor.score (X_test, y_test)
print ('Rezultati në katror:', pikë)