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

knn回归预测波士顿房价代码实现

KNN (K-Nearest Neighbors) 回归是一种基于实例的学习方法，常用于预测连续数值，如波士顿房价预测。在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的`KNeighborsRegressor`类来实现。下面是一个简单的例子：

# 导入所需库
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import pandas as pd

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 数据预处理：标准化数值特征
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN回归模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5) # 设定邻居数

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
predictions = knn.predict(X_test)

# 打印预测结果
print("Predicted prices:", predictions)

#

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)