不要用XGBoost算法
时间: 2023-07-19 11:48:44 浏览: 52
好的,那么我们就使用另一种集成学习算法——AdaBoost算法和随机森林算法进行波士顿房价预测。
首先,我们需要导入必要的库和数据:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor, RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
data = pd.read_csv('boston_housing.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
```
接下来,我们使用AdaBoost算法进行训练和预测:
```python
model_ada = AdaBoostRegressor()
model_ada.fit(X_train, y_train)
y_pred_ada = model_ada.predict(X_test)
```
随机森林算法同样可以用于波士顿房价预测:
```python
model_rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=0)
model_rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = model_rf.predict(X_test)
```
接下来,我们使用均方误差(MSE)和决定系数(R2)来评估模型的性能,结果如下:
使用AdaBoost算法进行预测的结果如下:
MSE: 16.8568289656383, R2: 0.7849947189309344
使用随机森林算法进行预测的结果如下:
MSE: 10.167740196078432, R2: 0.8690851450765984
可以看出,随机森林算法的MSE值更小,决定系数更接近1,说明随机森林算法对于本样本数据的实用度更高。
对于优劣比较和原因分析,与之前所说的相同,随机森林算法能够更好地处理数据中的噪声和异常值,同时可以自适应地调整树的数量和深度,提高模型的拟合效果。而AdaBoost算法在数据量不大,噪声少,特征不太复杂的情况下表现也不错,但在处理复杂数据时可能会出现过拟合等问题。