数据集：给定人群的温度和身高
结果：BMI
使用给定的数据集创建一个机器学习模型，预测给定的结果。
"""
使用给定人群的温度和身高数据集创建一个预测BMI（身体质量指数）的机器学习模型
"""

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据集
data = pd.read_csv('temperature_height_data.csv')

# 将特征（温度和身高）和标签（BMI）分开
X = data.iloc[:, :2]
y = data.iloc[:, 2]

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

# 训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 评估预测结果
score = regressor.score(X_test, y_test)
print('R-squared score:', score)