关于房屋售价预测,请编写Python代码,自定义编码梯度下降法对训练数据进行拟合,对测试数据预测其售价,并计算R方
时间: 2023-06-08 14:07:40 浏览: 51
我可以帮您回答这个问题。以下是 Python 代码示例:
```
# 导入所需库
import numpy as np
# 定义自定义编码的梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, epochs, alpha):
m, n = X.shape
theta = np.ones(n)
for i in range(epochs):
h = np.dot(X, theta)
loss = h - y
gradient = np.dot(X.T, loss) / m
theta = theta - alpha * gradient
return theta
# 读取训练和测试数据
train_data = np.loadtxt('train_data.csv', delimiter=',')
test_data = np.loadtxt('test_data.csv', delimiter=',')
# 数据预处理
train_X = train_data[:, :-1]
train_y = train_data[:, -1]
test_X = test_data[:, :-1]
test_y = test_data[:, -1]
# 对训练数据进行拟合
theta = gradient_descent(train_X, train_y, epochs=1000, alpha=0.01)
# 对测试数据进行预测
pred_y = np.dot(test_X, theta)
# 计算 R 方
SSres = np.sum((pred_y - test_y) ** 2)
SStot = np.sum((test_y - np.mean(test_y)) ** 2)
R2 = 1 - SSres / SStot
print('R 方为:', R2)
```
请将训练数据放入名为 'train_data.csv' 的文件中,并将测试数据放入名为 'test_data.csv' 的文件中。这个代码将使用自定义编码的梯度下降法对训练数据进行拟合,并对测试数据预测其售价。最后,根据预测值和测试值计算 R2。