Eudcoder scikit-learn线性回归实践 - 波斯顿房价预测

Eudcode是一个Python数据分析工具集，它可以帮助用户快速地进行数据探索、模型构建等任务。在这个场景中，使用scikit-learn库做线性回归实践，比如波士顿房价预测，通常涉及到以下几个步骤：

1. **数据加载**：首先从sklearn.datasets导入波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset），这是一个经典的数据分析例子，包含506个观测值，每个观测值有13个特征，目标变量是房屋价格。

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

2. **数据预处理**：查看数据描述，对缺失值、异常值进行处理，并将分类特征转化为数值特征，如果有的话。然后分割数据集为训练集和测试集。

X = boston.data
y = boston.target

# 划分数据
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)

3. **模型训练**：创建一个线性回归模型实例，并使用训练数据拟合模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

4. **模型评估**：使用测试集数据进行预测，并计算一些指标如均方误差（MSE）、R²分数等，来评估模型性能。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
print("R^2 Score:", r2)

5. **模型应用**：最后，你可以用这个模型来预测新的波士顿地区房价，只要提供相应的特征向量。