支持向量机的回归预测波士顿房价
时间: 2023-10-05 15:09:19 浏览: 64
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)可以用于回归预测问题。下面是使用SVM对波士顿房价进行回归预测的步骤:
1. 导入数据集:使用sklearn库中的load_boston方法导入数据集,该数据集包含13个输入特征和1个输出特征(房价)。
2. 数据预处理:对数据进行标准化处理,即将每个特征的数据缩放到-1到1之间的范围内,可以使用sklearn库中的StandardScaler方法。
3. 分割数据集:将数据集分成训练集和测试集,通常采用80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集。
4. 构建模型:使用sklearn库中的SVR方法构建SVM模型,设置相关参数,如核函数、正则化参数等。
5. 训练模型:使用训练集对SVM模型进行训练。
6. 预测结果:使用测试集对SVM模型进行预测,并计算预测结果的误差。
下面是Python代码示例:
```
# 导入库
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 导入数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建模型
svr = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)
# 训练模型
svr.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = svr.predict(X_test)
# 计算预测结果的误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: %.2f" % mse)
```
其中,构建的SVM模型使用了高斯核函数(rbf),正则化参数C设置为100,核函数参数gamma设置为0.1,误差参数epsilon设置为0.1。最终计算出的均方误差(MSE)可以用来评估模型的性能,MSE越小,说明模型预测的结果越准确。