ใช้ชุดข้อมูลที่กำหนด สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำนายผลลัพธ์ที่กำหนด
""" สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการทำนาย BMI (ดัชนีมวลกาย) โดยใช้อุณหภูมิและส่วนสูงของผู้คนในกลุ่มประชากรที่กำหนด """ นำเข้าแพนด้าเป็น pd นำเข้า numpy เป็น np จาก sklearn.model_selection นำเข้า train_test_split จาก sklearn.linear_model นำเข้า LinearRegression # โหลดข้อมูล data = pd.read_csv('temperature_height_data.csv') # แยกเป็นคุณลักษณะ (อุณหภูมิและความสูง) และป้ายกำกับ (BMI) X = data.iloc[:, :2] y = data.iloc[:, 2] # แยกเป็นชุดรถไฟและชุดทดสอบ X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, Random_state = 0) # ฝึกโมเดล regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train, y_train) # ทำนาย y_pred = regressor.predict(X_test) # ประเมินคะแนนการคาดการณ์ = regressor.score(X_test, y_test) print('R-squared score:', score)