 Belirli bir veri kümesini kullanarak, belirli bir sonucu tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturun. sklearn'ü kullanın.
 Veri seti: belirli bir popülasyondaki insanların sıcaklıkları ve boyları Sonuç: BMI
Scikit-learn kullanarak BMI'yi tahmin etmeye yönelik bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için şu adımları izleyebilirsiniz: 1. Veri setini yükleyin 2. Veri setini eğitim ve test setlerine ayırın 3. Verileri önceden işleyin (ör. verileri normalleştirin veya herhangi bir özellik mühendisliği yapın) 4. Regresyon için uygun bir model seçin 5. Modeli eğitim veri kümesinde eğitin 6. Test veri kümesinde modelin performansını değerlendirin 7. Yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için modeli kullanın İşte BMI tabanlı tahmin için doğrusal regresyon kullanan bir örnek kod sıcaklık ve yükseklik verileri hakkında: ``` pandaları sklearn.linear_model'den pd olarak içe aktarın sklearn.model_selection'dan LinearRegression'u içe aktarın sklearn.metrics'ten train_test_split'i içe aktarın import mean_squared_error # Veri kümesini yükleyin verileri = pd.read_csv('data.csv', header=0) ) # Veri setini eğitim ve test setlerine bölün X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['temperature', 'height']], data['BMI'], test_size=0.2) # Verileri önceden işleyin (örn. verileri normalleştirin veya herhangi bir özellik mühendisliği yapın) # Regresyon için uygun bir model seçin model = LinearRegression() # Modeli eğitim veri kümesi üzerinde eğitin model.fit(X_train, y_train) # Test veri kümesi üzerinde modelin performansını değerlendirin y_pred = model.predict (X_test) mse = ortalama_kare_hata(y_test, y_pred) print("Mean squared error: ", mse) # Yeni veriler üzerinde tahmin yapmak için modeli kullanın new_data = pd.DataFrame({'temperature': [26.5, 27.0], ' height': [175, 180]}) model.predict(new_data) ``` 'data.csv'yi veri kümesi dosyanızın adıyla değiştirmeniz ve kullanılan özellikleri ve modeli gerektiği gibi ayarlamanız gerekeceğini unutmayın.