使用GBDT模型预测波士顿房价
时间: 2023-11-10 19:07:32 浏览: 86
使用GBDT模型预测波士顿房价的步骤如下:
```python
# 读取数据
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 划分训练集和测试集
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)
# 导入GBDT模型
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
gbdt = GradientBoostingRegressor()
# 训练模型
gbdt.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = gbdt.predict(X_test)
# 评估模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
```
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Python代码使用梯度提升树GBDT实现Boston房价预测
以下是使用梯度提升树(GBDT)实现Boston房价预测的Python代码示例:
```python
# 导入所需库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 导入数据集
boston = datasets.load_boston()
# 定义特征和标签
X = boston.data
y = boston.target
# 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)
# 定义模型
model = GradientBoostingRegressor(loss='ls', learning_rate=0.1, n_estimators=100, max_depth=3, random_state=42)
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差(MSE)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: ", mse)
```
上述代码中,我们首先导入了所需的库,然后加载了波士顿房价数据集。接着我们将数据集中的特征和标签分别赋值给变量X和y,并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。然后我们定义了一个梯度提升树回归器,并使用fit方法拟合了训练集的数据。最后,我们使用predict方法预测了测试集的数据,并计算了均方误差(MSE),以评估模型的性能。
读入数据sklearn中的波士顿房价的数据集。 from sklearn.datasets import load_boston 2. 对该数据集进行可视化 3. 使用GBDT对模型进行预测,要求使用交叉验证训练,给出MSE误差曲线。
好的,我知道了。为了方便,我会按照你的要求分别回答每个问题。
1. 读入数据sklearn中的波士顿房价的数据集
可以使用以下代码读入数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
X, y = load_boston(return_X_y=True)
```
这里的 `X` 是特征矩阵,`y` 是目标变量的向量。
2. 对该数据集进行可视化
可以先将数据集转换为 Pandas DataFrame 的格式,然后使用 Seaborn 绘制可视化图表。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 将特征矩阵和目标变量转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(X, columns=load_boston().feature_names)
df['target'] = y
# 绘制热力图
sns.heatmap(df.corr())
```
这段代码绘制了一个热力图,可以用来展示各个特征之间的相关性。
3. 使用GBDT对模型进行预测,要求使用交叉验证训练,给出MSE误差曲线
可以使用 Scikit-Learn 中的 `GradientBoostingRegressor` 类来训练 GBDT 模型,并且使用交叉验证评估模型性能。以下是示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 创建 GBDT 模型
model = GradientBoostingRegressor()
# 使用交叉验证训练模型,并计算 MSE
mse_scores = -cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
# 绘制 MSE 误差曲线
sns.lineplot(x=range(len(mse_scores)), y=mse_scores)
```
这段代码会绘制出 MSE 误差曲线。可以根据这条曲线来调整模型的超参数,以获得更好的性能。