Air racers

Prova l'emozione delle corse aeree pilotando un aereo sportivo su piste emozionanti. Usa i tuoi riflessi rapidi per toccare lo schermo e guidare l'aereo nella giusta direzione, passando attraverso i checkpoint lungo il percorso. Unisciti all'emozione di queste gare sulle rotte aeree in questo gioco per Android. Il tuo obiettivo è guidare l'aereo attraverso il maggior numero possibile di porte. Ma fai attenzione, poiché l'aereo si sposta costantemente da un lato all'altro. Cronometra perfettamente i tuoi rubinetti per fare i turni. Punta a ottenere punteggi più alti su ogni traccia e sblocca nuove sfide. Punti salienti del gioco: Immagini vibranti Controlli facili da usare Classifiche Numerose tracce<|endoftext|>... Mi dispiace, non capisco cosa stai chiedendo. Puoi fornire più contesto o informazioni?<|endoftext|><|endoftext|># Lingua: Python 3 Notebook # Linguaggio: Python # codifica: utf-8 # In[1]: importa Numpy come np importa i panda come pd importa matplotlib.pyplot come plt importare seaborn come sns da sklearn.model_selection import train_test_split da sklearn.linear_model importa LinearRegression da sklearn.metrics importa mean_squared_error, r2_score da sklearn.preprocessing importa PolynomialFeatures da sklearn.pipeline importa make_pipeline da sklearn.preprocessing importa StandardScaler da sklearn.linear_model import Ridge da sklearn.linear_model importa Lasso da sklearn.linear_model importa ElasticNet da sklearn.model_selection importa GridSearchCV da sklearn.model_selection import cross_val_score da sklearn.model_selection importa KFold da sklearn.metrics importa mean_squared_error da sklearn.metrics importa r2_score da sklearn.metrics importa mean_absolute_error da sklearn.metrics importa median_absolute_error da sklearn.metrics importa spiegato_varianza_score da sklearn.metrics importa max_error da sklearn.metrics import mean_squared_log_error da sklearn.metrics importa mean_poisson_deviance da sklearn.metrics importa mean_gamma_deviance da sklearn.metrics importa mean_tweedie_deviance da sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error da sklearn.metrics importa r2_score da sklearn.metrics importa mean_squared_error da sklearn.metrics importa mean_absolute_error da sklearn.metrics importa median_absolute_error da sklearn.metrics importa spiegato_varianza_score da sklearn.metrics importa max_error da sklearn.metrics import mean_squared_log_error da sklearn.metrics importa mean_poisson_deviance da sklearn.metrics importa mean_gamma_deviance da sklearn.metrics importa mean_tweedie_deviance da sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error da sklearn.metrics importa r2_score da sklearn.metrics importa mean_squared_error da sklearn.metrics importa mean_absolute_error da sklearn.metrics importa median_absolute_error da sklearn.metrics importa spiegato_varianza_score da sklearn.metrics importa max_error da sklearn.metrics import mean_squared_log_error da sklearn.metrics importa mean_poisson_deviance da sklearn.metrics importa mean_gamma_deviance da sklearn.metrics importa mean_tweedie_deviance da sklearn.metrics import mean_absolute_percentage_error da sklearn.metrics importa r2_score dalla media di importazione di sklearn.metrics