# 使用 Scikit-learn 進行回歸分析 ## 說明 查看 Scikit-learn 中的 [Linnerud 數據集](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud)。此數據集包含多個[目標](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset)：「它由三個運動（數據）和三個生理（目標）變量組成，這些數據是從健身俱樂部的二十名中年男性收集的。」 用自己的話描述如何建立一個回歸模型，繪製腰圍與完成仰臥起坐次數之間的關係。同樣，對此數據集中的其他數據點進行相同的操作。 ## 評分標準 | 評分標準 | 優秀 | 合格 | 需要改進 | | ---------------------------- | --------------------------------- | ----------------------------- | -------------------------- | | 提交描述性段落 | 提交了一段撰寫良好的段落 | 提交了幾句簡短的句子 | 未提交任何描述 | --- **免責聲明**： 本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。