# Scikit-learnによる回帰分析 ## 手順 Scikit-learnの[Linnerudデータセット](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud)を確認してください。このデータセットには複数の[ターゲット](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset)があります。「フィットネスクラブに通う20人の中年男性から収集された、3つの運動（データ）と3つの生理学的（ターゲット）変数で構成されています。」 自分の言葉で、ウエストサイズと腹筋回数の関係をプロットする回帰モデルを作成する方法を説明してください。このデータセット内の他のデータポイントについても同様に行ってください。 ## 採点基準 | 基準 | 優秀 | 適切 | 改善が必要 | | ------------------------------ | --------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------- | | 説明文を提出する | よく書かれた説明文が提出されている | 数文のみが提出されている | 説明が提出されていない | --- **免責事項**: この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当社は責任を負いません。