读取D盘的"D:\housing.csv"文件,编写程序,分别用岭回归、神经网络、支持向量机方法建立房价预测模型,涵盖完整的数据建模步骤,从预测误差(MSE和MAE)和决定系数(R2)对比不同模型的预测性能,并绘制不同模型预测结果和真实结果的对比曲线图

时间: 2024-04-15 11:26:33 浏览: 26
好的!为了读取 D 盘上的 "D:\housing.csv" 文件,我们可以使用 `pandas` 库中的 `read_csv` 函数。以下是一个完整的示例程序,包括了读取数据、建立模型、计算性能指标和绘制结果的步骤: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv("D:/housing.csv") # 划分特征和标签 X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 岭回归模型 ridge = Ridge() ridge.fit(X_train, y_train) ridge_pred = ridge.predict(X_test) # 神经网络模型 mlp = MLPRegressor() mlp.fit(X_train, y_train) mlp_pred = mlp.predict(X_test) # 支持向量机模型 svm = SVR() svm.fit(X_train, y_train) svm_pred = svm.predict(X_test) # 计算性能指标 ridge_mse = mean_squared_error(y_test, ridge_pred) ridge_mae = mean_absolute_error(y_test, ridge_pred) ridge_r2 = r2_score(y_test, ridge_pred) mlp_mse = mean_squared_error(y_test, mlp_pred) mlp_mae = mean_absolute_error(y_test, mlp_pred) mlp_r2 = r2_score(y_test, mlp_pred) svm_mse = mean_squared_error(y_test, svm_pred) svm_mae = mean_absolute_error(y_test, svm_pred) svm_r2 = r2_score(y_test, svm_pred) # 打印性能指标 print("Ridge Regression:") print("MSE:", ridge_mse) print("MAE:", ridge_mae) print("R2 Score:", ridge_r2) print("\nNeural Network:") print("MSE:", mlp_mse) print("MAE:", mlp_mae) print("R2 Score:", mlp_r2) print("\nSupport Vector Machine:") print("MSE:", svm_mse) print("MAE:", svm_mae) print("R2 Score:", svm_r2) # 绘制预测结果和真实结果对比曲线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(y_test.values, label='True') plt.plot(ridge_pred, label='Ridge') plt.plot(mlp_pred, label='Neural Network') plt.plot(svm_pred, label='Support Vector Machine') plt.xlabel('Samples') plt.ylabel('House Price') plt.legend() plt.show() ``` 这段代码首先使用 `read_csv` 函数从指定路径读取 "D:\housing.csv" 文件,并将数据划分为特征和标签。然后,我们按照之前的步骤进行模型的建立、性能指标的计算以及绘制预测结果和真实结果的对比曲线图。 请注意,这里的代码使用了默认的模型参数。如果您想进一步优化模型性能,可以尝试调整模型的超参数或使用交叉验证等技术。希望这能帮到您!

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