import pandas as pd data=pd.read_csv('housing.csv') total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=data[["median_house_value"]] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg.fit(X_train,y_train) y_pre=lin_reg.predict(X_test) from sklearn import metrics metrics.accuracy_score(y_test,y_pre)报错import pandas as pd data=pd.read_csv('housing.csv') total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=data[["median_house_value"]] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg=LinearRegression() lin_reg.fit(X_train,y_train) y_pre=lin_reg.predict(X_test) from sklearn import metrics metrics.accuracy_score(y_test,y_pre)
时间: 2024-03-04 12:47:57 浏览: 19
这个代码会报错,因为`metrics.accuracy_score()`是用于分类问题的指标,而这里是回归问题,所以不能使用该指标。
如果你想评估回归模型的性能,可以使用回归指标,如均方误差(mean squared error, MSE)、均方根误差(root mean squared error, RMSE)或平均绝对误差(mean absolute error, MAE)。例如,使用MSE指标可以这样计算:
```
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pre)
print(mse)
```
请注意,当使用不同的指标时,解释和解读结果的方式也会有所不同,因此请根据你的具体问题和数据类型选择适当的指标。
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd data = pd.read_csv(data_file) print(data)此代码有什么问题
根据提供的代码,没有明显的问题。代码导入了 Pandas 库并使用 `pd.read_csv` 函数读取了之前创建的 `data_file` 文件,并将数据存储在名为 `data` 的 DataFrame 中。然后,使用 `print(data)` 打印了 DataFrame 的内容。
然而,需要注意的是,如果 `data_file` 文件的路径不正确或者文件内容不符合 CSV 格式,可能会导致错误。确保 `data_file` 变量包含正确的文件路径,并且文件中的数据按照正确的 CSV 格式进行编写。
如果在运行这段代码时出现问题,请提供错误消息或任何其他相关信息,以便我更好地帮助你检查和解决问题。