2.1.5健康与营养咨询数据预处理与数据规范设计# 加载数据集# 显示前五行数据# 选择相关特征进行建模X = dfX = pd.get_dummies(X)# 将分类变量转为数值变量# 设为目标变量y = df['Fitness Score']# 替换为实际的目标变量名称# 将数据集划分为训练集和测试集# 创建并训练决策树回归模型# 保存训练好的模型# 进行预测# 将结果保存到文本文件中。

2.1.5健康与营养咨询数据预处理与数据规范设计# 加载数据集# 显示前五行数据# 选择相关特征进行建模X = dfX = pd.get_dummies(X)# 将分类变量转为数值变量# 设为目标变量y = df['Fitness Score']# 替换为实际的目标变量名称# 将数据集划分为训练集和测试集# 创建并训练决策树回归模型# 保存训练好的模型# 进行预测# 将结果保存到文本文件中。