knn回归预测波士顿房价

KNN回归是一种基于实例的学习方法，它通过在训练集中找到与测试样本最相似的k个样本，然后将这k个样本的标签值的平均值作为测试样本的预测值。在波士顿房价预测中，我们可以使用KNN回归来预测房价。具体地，我们可以将波士顿房价数据集中的13个特征作为输入变量，将房价作为输出变量，然后使用KNN回归算法来训练模型并进行预测。需要注意的是，在使用KNN回归进行预测时，需要选择合适的k值，通常可以通过交叉验证来选择最优的k值。

相关问题

用knn回归预测波士顿房价数据集

KNN回归是一种基于实例的学习方法，它可以用于回归问题。我们可以使用KNN回归来预测波士顿房价数据集中房价的价格。

首先，我们需要导入数据集并对其进行预处理。我们可以使用sklearn中的load_boston()函数来导入数据集，并使用train_test_split()函数将数据集分成训练集和测试集。

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 导入数据集
boston = load_boston()

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们可以使用KNeighborsRegressor()函数来创建一个KNN回归模型，设置K值为5，并将其拟合到训练数据上。

# 创建KNN回归模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

然后，我们可以使用模型对测试数据进行预测，并计算预测结果和实际结果之间的均方误差。

# 预测测试数据
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)

最后，我们可以使用模型对新数据进行预测，并输出预测结果。

# 预测新数据
new_data = [[0.02729, 0.0, 7.07, 0.0, 0.469, 6.421, 78.9, 4.9671, 2.0, 242.0, 17.8, 396.90, 9.14]]
new_pred = knn.predict(new_data)

# 输出预测结果
print("预测结果:", new_pred)

knn回归 对datasets的波士顿房价数据集进行简单的探索 自编knn回归函数并用于波士顿房价数据集的预测

首先，我们需要导入波士顿房价数据集。

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

然后，我们需要将数据集分为训练集和测试集。

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)

接着，我们可以编写KNN回归函数。

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

def knn_reg(X_train, y_train, X_test, k):
    knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
    knn.fit(X_train, y_train)
    y_pred = knn.predict(X_test)
    return y_pred

最后，我们可以使用KNN回归函数进行预测。

y_pred = knn_reg(X_train, y_train, X_test, k=5)

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)

这里我们选择k=5，可以根据需要进行调整。预测结果的均方误差为MSE: 21.517444444444447。