Utilizzando un dataset fornito, creare un modello di apprendimento automatico per la previsione di un risultato specifico.
Set di dati: temperatura e altezza delle persone in una data popolazione
Risultato: BMI
"""
Creare un modello di apprendimento automatico per la previsione del BMI (Indice di Massa Corporea) utilizzando la temperatura e l'altezza delle persone in una determinata popolazione

import pandas come pd
import numpy come np
dalla sklearn.model_selection import train_test_split
dalla sklearn.linear_model import LinearRegression

# Carica i dati
dati = pd.read_csv('temperature_height_data.csv')

# Dividi in caratteristiche (temperatura e altezza) ed etichetta (BMI)
X = dati.iloc[:, :2]
y = dati.iloc[:, 2]

# Dividi in set di allenamento e di test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

# Allenare il modello
regressore = LinearRegression()
regressore.fit(X_train, y_train)

# Effettua le previsioni
y_pred = regressore.predict(X_test)

# Valuta le previsioni
score = regressore.score(X_test, y_test)
print('Punteggio R-quadrato:', score)"
"""