<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "74a5cf83e4ebc302afbcbc4f418afd0a",
  "translation_date": "2025-08-29T13:04:58+00:00",
  "source_file": "2-Regression/1-Tools/assignment.md",
  "language_code": "ar"
}
-->
# الانحدار باستخدام Scikit-learn

## التعليمات

ألقِ نظرة على [مجموعة بيانات Linnerud](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud) في Scikit-learn. تحتوي هذه المجموعة على [أهداف متعددة](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset): "تتكون من ثلاث متغيرات للتمارين (البيانات) وثلاث متغيرات فسيولوجية (الأهداف) تم جمعها من عشرين رجلاً في منتصف العمر في نادي رياضي".

بكلماتك الخاصة، صف كيفية إنشاء نموذج انحدار يقوم برسم العلاقة بين محيط الخصر وعدد مرات أداء تمرين الجلوس. قم بنفس الشيء لبقية نقاط البيانات في هذه المجموعة.

## معايير التقييم

| المعيار                        | ممتاز                              | مقبول                        | يحتاج إلى تحسين            |
| ------------------------------ | ---------------------------------- | ---------------------------- | -------------------------- |
| تقديم فقرة وصفية               | يتم تقديم فقرة مكتوبة بشكل جيد    | يتم تقديم بضع جمل           | لم يتم تقديم أي وصف        |

---

**إخلاء المسؤولية**:  
تم ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية هو المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حساسة أو هامة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة.