sklearn.linear_model.lasso

时间: 2023-04-30 19:06:12 浏览: 216

Boston-Model-Housing-prices-Multiple-Regression:使用多元回归模型从sklearn.datasets.load_boston预测房价

在本项目中，我们主要探讨的是使用多元线性回归模型来预测波士顿地区的房价。这个任务基于一个经典的机器学习数据集——`sklearn.datasets.load_boston`，它包含了1970年波士顿郊区的房屋数据。下面将详细介绍这个数据集、多元线性回归模型以及如何在Jupyter Notebook环境中实现这一过程。 1. **波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）**：这是统计和机器学习领域广泛使用的一个小型数据集，由哈佛大学在1978年提供。数据集中包含了506个样本，每个样本代表波士顿地区的一个郊区，共有13个特征，例如犯罪率、平均房间数、房产税、区域中的黑人比例等。目标变量是每栋房屋的中位价值（ MEDV），单位为千美元。 2. **多元线性回归（Multiple Linear Regression）**：这是一种统计方法，用于研究多个自变量与一个连续因变量之间的关系。在这个案例中，我们的目标是通过13个特征来预测房价（MEDV）。多元线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法找到最佳拟合直线，表达式为 `y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε`，其中y是因变量，xi是自变量，βi是对应的系数，ε是误差项。 3. **数据预处理**：在构建模型之前，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值检查、异常值处理、数据标准化或归一化，以及可能的特征工程。在这个项目中，由于`load_boston`数据集没有缺失值，我们可以直接进行下一步。 4. **模型训练与评估**：我们将数据集分为训练集和测试集。使用训练集来训练模型，找到最优的系数，然后在测试集上评估模型的性能。常用的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数R²。 5. **Jupyter Notebook**：这是一个交互式计算环境，支持Python代码的编写、运行和可视化。在Jupyter Notebook中，我们可以方便地导入`sklearn`库，加载数据，构建模型，训练并展示结果。同时，Notebook也支持Markdown格式，可以添加文本说明，使得分析过程更加清晰易懂。 6. **模型优化**：初始模型建立后，我们可能需要调整模型参数，比如正则化参数，或者尝试不同的特征选择方法，以提高模型的预测能力。此外，还可以考虑使用其他回归方法，如岭回归（Ridge Regression）或套索回归（Lasso Regression）进行比较。 7. **结果解释**：我们会分析回归模型中的系数，理解各个特征对房价的影响程度。例如，如果“CRIM”（犯罪率）的系数为负，说明犯罪率增加可能会导致房价下降。这个项目旨在通过`sklearn.datasets.load_boston`数据集，利用Jupyter Notebook环境实现一个多元线性回归模型，预测波士顿地区的房价，并通过模型的训练和评估来探索不同特征与房价的关系。这样的实践有助于加深对回归分析的理解，并提高预测问题解决能力。

b'sklearn.linear_model.lasso' 是 scikit-learn 中的一个线性回归模型，采用 L1 正则化来进行特征选择和降维。Lasso 的作用是尽可能地减少模型中的不重要的特征，仅保留对目标变量有大贡献的特征，具有较好的预测性能。

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from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LassoCV import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split

cannot import name 'lasso' from 'sklearn.linear_model' (d:\Miniconda\envs\Test\Lib\site-packages\sklearn\linear_model\__init__.py)

from sklearn.linear_model import LinearRegression model1=LinearRegression() model1.fit(x_train,Y_train) y_pred1=model1.predict(x_test) assessing(Y_test,y_pred1)，对以上代码加入防止过拟合的代码

sklearn.linear_model中导入的LassoCV各参数功能详细介绍

from sklearn.linear_model import Lasso lass = Lasso(alpha=0.01, max_iter=3000) lass.fit(x_train, np.log(y_train)) predt = lass.predict(x_test) mean_squared_log_error(np.exp(predt),y_test, squared=False)

from sklearn import linear_model#r——squard是r方

sklearn linear_model

from sklearn.linear_model import LinearRegression model=LinearRegression()这里面的模型如何防止过拟合

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