Linnerud 数据集是一个用于多输出回归任务的典型数据集。它包含了20个样本，每个样本有3个维度的数据和目标值。数据和目标值都是整数类型。通过使用sklearn库中的load_linnerud函数，可以轻松地加载这个数据集，并进行后续的数据分析和模型训练。
在使用load_linnerud函数时，可以通过设置不同的参数来控制数据的返回形式。例如，通过设置return_X_y参数为True，可以返回一个包含数据和目标值的元组，而不是一个Bunch对象。此外，还可以通过设置as_frame参数为True，将数据和目标值以pandas DataFrame的形式返回，这样可以更方便地进行数据处理和分析。
load_linnerud函数的主要参数如下：
- return_X_y: bool, 默认值为False。如果设置为True，则返回(data, target)而不是Bunch对象。
- as_frame: bool, 默认值为False。如果设置为True，则数据将以pandas DataFrame的形式返回，包括适当的数据类型（数值、字符串或分类）。
当as_frame参数设置为True时，返回的数据和目标值将是一个pandas DataFrame或Series，具体取决于目标列的数量。如果return_X_y参数也设置为True，则data和target都将以pandas DataFrame或Series的形式返回。
load_linnerud函数返回的Bunch对象包含以下属性：
- data: {ndarray, dataframe} of shape (20, 3)，数据矩阵。如果as_frame=True，则data将是一个pandas DataFrame。
- target: {ndarray, dataframe} of shape (20, 3)，回归目标。如果as_frame=True，则target将是一个pandas DataFrame。
- feature_names: list，数据集列的名称。
- target_names: list，目标列的名称。
- frame: DataFrame of shape (20, 6)，仅当as_frame=True时存在。包含data和target的DataFrame。
此外，load_linnerud函数还提供了一些其他有用的属性，如DESCR（数据集的完整描述）、data_filename（数据的位置路径）和target_filename（目标值的位置路径）。这些属性可以帮助更好地了解数据集的来源和结构。
下面是一个使用load_linnerud函数加载Linnerud数据集的示例：
from sklearn.datasets import load_linnerud
linnerud = load_linnerud()
print(linnerud.data.shape) # 输出: (20, 3)
print(linnerud.target.shape) # 输出: (20, 3)
通过这个示例，可以看到Linnerud数据集的加载和使用非常简单。通过设置不同的参数，可以灵活地控制数据的返回形式，以满足不同的数据处理和分析需求。