怎么样做网站的目录结构,正规的网站制作电话多少,做网站模板平台,顶升网架公司使用 scikit-learn#xff08;简称 sklearn#xff09;进行简单回归分析的教程。这里我们以波士顿房价数据集#xff08;Boston House Prices dataset#xff09;为例#xff0c;介绍如何使用线性回归#xff08;Linear Regression#xff09;模型
环境准备
确保已经安…使用 scikit-learn简称 sklearn进行简单回归分析的教程。这里我们以波士顿房价数据集Boston House Prices dataset为例介绍如何使用线性回归Linear Regression模型
环境准备
确保已经安装了 scikit-learn 库如果没有安装可以使用 pip 进行安装
pip install scikit-learn导入库
首先我们需要导入所需的库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error加载数据集
使用 sklearn 内置的 load_boston 函数来加载波士顿房价数据集。
# 加载数据集
boston load_boston()
X boston.data
y boston.target数据预处理
将数据集分为训练集和测试集。
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)创建模型
创建一个线性回归模型的实例。
# 创建线性回归模型
lr LinearRegression()训练模型
使用训练集数据来训练模型。
# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)模型评估
使用测试集数据来评估模型的性能。
# 预测测试集
y_pred lr.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(fMean Squared Error: {mse})使用模型预测
使用训练好的模型进行预测。
# 使用模型预测单个数据点的房价
sample X_test[0].reshape(1, -1) # 确保形状正确
prediction lr.predict(sample)
print(fPredicted House Price: ${prediction[0]})可视化
我们可以选择数据集的一个特征来与目标值一起可视化并展示回归线。
# 选择一个特征进行可视化
feature_index 5 # 例如使用第六个特征房间数
# 绘制散点图
plt.scatter(X_train[:, feature_index], y_train, colorblue, labelTraining data)
# 绘制回归线
plt.plot(X_train[:, feature_index], lr.predict(X_train), colorred, labelRegression line)
# 设置图表标题和图例
plt.title(Linear Regression on Boston Housing Dataset)
plt.xlabel(Number of rooms (RM))
plt.ylabel(House price ($1000s))
plt.legend()
# 显示图表
plt.show()以上就是一个使用 sklearn 进行线性回归分析的基本流程。在实际应用中可能需要对数据进行更复杂的预处理或者尝试不同的模型和参数来优化性能。
