En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Bruk en gitt datasett til å lage en maskinlæringsmodell for å forutsi et gitt utfall. Datasett: temperatur og høyder til personer i en gitt populasjon
Utfall: BMI [/INST]: """
Lag en maskinlæringsmodell for å forutsi BMI (Body Mass Index) ved hjelp av temperatur og høyder til personer i en gitt populasjon
"""

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

# Last inn data
data = pd.read_csv('temperature_height_data.csv')

# Del opp i egenskaper (temperatur og høyde) og label (BMI)
X = data.iloc[:, :2]
y = data.iloc[:, 2]

# Del opp i trenings- og testsett
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

# Tren modellen
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# Gjør prediksjoner
y_pred = regressor.predict(X_test)

# Evaluer prediksjoner
score = regressor.score(X_test, y_test)
print('R-squared score:', score)