# 使用 Scikit-learn 进行回归分析 ## 说明 查看 Scikit-learn 中的 [Linnerud 数据集](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_linnerud.html#sklearn.datasets.load_linnerud)。这个数据集包含多个[目标变量](https://scikit-learn.org/stable/datasets/toy_dataset.html#linnerrud-dataset)：“它由三项运动（数据）和三项生理指标（目标变量）组成，这些数据是从一家健身俱乐部的二十名中年男性中收集的。” 用你自己的话描述如何创建一个回归模型，以绘制腰围与完成仰卧起坐次数之间的关系。同样，针对该数据集中的其他数据点也进行类似的描述。 ## 评分标准 | 标准 | 优秀 | 合格 | 需要改进 | | ----------------------------- | --------------------------------- | ---------------------------- | ------------------------- | | 提交描述性段落 | 提交了一段写得很好的描述性段落 | 提交了几句话 | 未提供任何描述 | --- **免责声明**： 本文档使用AI翻译服务[Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言的文档应被视为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。我们不对因使用此翻译而产生的任何误解或误读承担责任。