python 深度学习
时间: 2023-08-21 20:07:16 浏览: 45
好的,那我们可以使用Python和深度学习框架来建立多元线性回归模型。以下是代码示例:
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
```
接下来,我们读取数据集并进行数据预处理:
```python
# 读取数据集
data = pd.read_csv('boston_house_prices.csv')
# 将数据集分为输入变量和输出变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 特征缩放
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
```
然后,我们可以使用TensorFlow来建立多元线性回归模型:
```python
# 定义输入变量和输出变量的占位符
X_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None, 13])
y_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
# 定义模型参数
W = tf.Variable(tf.zeros([13, 1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
# 定义模型
y_pred = tf.matmul(X_placeholder, W) + b
# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_placeholder - y_pred))
# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)
# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(1000):
_, l = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X_placeholder: X_train, y_placeholder: y_train.reshape(-1, 1)})
if i % 100 == 0:
print('Epoch:', i, 'Loss:', l)
# 在测试集上评估模型
y_pred_test = sess.run(y_pred, feed_dict={X_placeholder: X_test})
```
最后,我们可以将预测结果可视化:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制预测结果和实际结果的散点图
plt.scatter(y_test, y_pred_test)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
```
这样,我们就可以通过建立多元线性回归模型,找到哪些指标对房价的影响较大,并且得到拟合结果图示了。