利用 sklearn 获得数据集提取,并利用 matplotlib 对数据进行显示; 2、按照一定比例,把数据集划分测试集与测试集; 3、利用线性回归算法实现分类,并统计测试集错误率
时间: 2024-03-25 21:35:46 浏览: 11
很抱歉,我需要更正一下,线性回归算法不是用来进行分类的,而是用来进行回归分析的。如果您想要使用线性回归算法,需要将输出特征转换为连续的数值数据。
以下是一个使用线性回归算法进行回归分析的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
boston = load_boston()
# 提取输入特征和输出特征
X = boston.data
y = boston.target
# 显示数据集
plt.scatter(X[:, 0], y)
plt.show()
# 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)
# 线性回归分析
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算测试集平均误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("测试集平均误差:", mse)
```
注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的数据集和算法进行适当的修改。