نظرا لهذا الرمز

استيراد numpy كـ np
استيراد الباندا ك pd
من sklearn.linear\_model قم باستيراد LinearRegression
من sklearn.ensemble استيراد RandomForestRegressor
من sklearn.model\_selection استيراد القطار\_test\_split
من sklearn.metrics قم باستيراد r2\_score

df = pd.read\_csv("Temp.csv")

X = df[['ساعات'، 'ساعات\_هاتف']]
y = df['النتائج'].القيم
ص = ص. إعادة الشكل (-1، 1)

X\_train، X\_test، y\_train، y\_test = قطار\_test\_split(X، y، test\_size=0.2، عشوائي\_state=52)

lr\_model = LinearRegression()
lr\_model.fit(X\_train، y\_train)

lr\_y\_pred = lr\_model.predict(X\_test)
lr\_r2\_score = r2\_score(y\_test, lr\_y\_pred)
طباعة ("درجة الانحدار الخطي R ^ 2:"، lr\_r2\_score)

rf\_model = RandomForestRegressor(n\_estimators=100, Random\_state=42)
rf\_model.fit(X\_train, y\_train.ravel())
rf\_y\_pred = rf\_model.predict(X\_test)
rf\_r2\_score = r2\_score(y\_test, rf\_y\_pred)
طباعة ("مجموع نقاط R^2 العشوائية:"، rf\_r2\_score)

الهدف\_العلامات = 65
الحالي\_الساعات = 4
الحالي\_الهاتف = 5

الحد الأدنى\_الهاتف = 0
الحد الأقصى\_الهاتف = 9
الخطوة\_الهاتف = 0.1

أفضل\_الهاتف = لا شيء
أفضل\_ساعات = لا شيء
أفضل\_خطأ = لا شيء

أكمل هذا الرمز للتوصية بعدد الساعات التي يجب أن يدرسها الطالب وعدد الساعات التي يجب أن يقضيها الطالب على هاتفه.
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}