机器学习算法实现波士顿房价预测
时间: 2023-11-14 07:08:01 浏览: 64
基于波士顿房价数据集的机器学习算法可以用于预测波士顿房价。以下是两种实现方法:
1. 自编 Lasso 算法
自编 Lasso 算法是一种线性回归算法,它可以通过特征选择来提高模型的泛化能力。在波士顿房价数据集上,可以将前一半样本作为训练集,后一半样本作为测试集,使用自编 Lasso 算法进行预测,并计算模型在 RMSE 指标上的表现。
2. scikit-learn 实现的回归算法
scikit-learn 是一个常用的机器学习库,其中包含了多种回归算法,例如线性回归、岭回归、Lasso 回归、ElasticNet 回归等。可以使用这些算法中的任意一种或多种组合来实现波士顿房价预测。
```python
# 导入数据集
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
# 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(boston.data, boston.target, test_size=0.5, random_state=0)
# 线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
lr_pred = lr.predict(X_test)
# 岭回归
from sklearn.linear_model import Ridge
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X_train, y_train)
ridge_pred = ridge.predict(X_test)
# Lasso 回归
from sklearn.linear_model import Lasso
lasso = Lasso(alpha=1.0)
lasso.fit(X_train, y_train)
lasso_pred = lasso.predict(X_test)
# ElasticNet 回归
from sklearn.linear_model import ElasticNet
en = ElasticNet(alpha=1.0, l1_ratio=0.5)
en.fit(X_train, y_train)
en_pred = en.predict(X_test)
# 计算模型在 RMSE 指标上的表现
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
print("Linear Regression RMSE:", np.sqrt(mean_squared_error(y_test, lr_pred)))
print("Ridge Regression RMSE:", np.sqrt(mean_squared_error(y_test, ridge_pred)))
print("Lasso Regression RMSE:", np.sqrt(mean_squared_error(y_test, lasso_pred)))
print("ElasticNet Regression RMSE:", np.sqrt(mean_squared_error(y_test, en_pred)))
```