加州房价数据集获取地址

以下是几个可以获取加州房价数据集的网站：

1. Kaggle: https://www.kaggle.com/camnugent/california-housing-prices

2. UCI Machine Learning Repository: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/California+Housing

3. StatLib: http://lib.stat.cmu.edu/datasets/houses.zip

4. GitHub: https://github.com/ageron/handson-ml/tree/master/datasets/housing

注意：这些数据集可能会有不同的数据格式和属性列，需要根据具体需求选择。

相关问题

加州房价数据集怎么获取

加州房价数据集可以从多个来源获取，以下是其中的一些途径：

1. 加州大学欧文分校机器学习库：该机器学习库提供了一个名为California Housing Prices的数据集，该数据集包含了1990年加州各地区的房价数据。可以通过以下链接获取该数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/California+Housing+Prices

2. Kaggle：Kaggle是一个数据科学竞赛平台，提供了许多数据集供用户下载，其中包括加州房价数据集。可以通过以下链接获取该数据集：https://www.kaggle.com/camnugent/california-housing-prices

3. Scikit-Learn：Scikit-Learn是一个机器学习库，提供了许多数据集供用户使用，其中包括加州房价数据集。可以通过以下代码获取该数据集：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
california_housing = fetch_california_housing()

以上是获取加州房价数据集的一些方法，你可以根据自己的需求选择其中的一种方式。

pytorch加州房价数据集

### 使用 PyTorch 处理加州房价数据集

为了使用 PyTorch 来加载和处理加州房价数据集，可以遵循以下方法：

#### 准备环境
确保安装了必要的库，如 `pandas` 和 `torchvision`。可以通过 pip 安装这些依赖项。

pip install pandas torch torchvision scikit-learn

#### 加载数据集
利用 Scikit-Learn 提供的数据接口快速获取加州房价数据集，并将其转换为适合 PyTorch 模型输入的形式。

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
import pandas as pd
import numpy as np

# 获取 California Housing 数据集
data = fetch_california_housing()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target

#### 数据预处理
对数据进行标准化处理，这有助于加速收敛过程并提高模型性能。这里采用 MinMaxScaler 对特征值做缩放变换[^3]。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop('target', axis=1).values.astype(np.float32)
y = df[['target']].values.reshape(-1, 1).astype(np.float32)

scaler_x = StandardScaler().fit(X)
scaled_X = scaler_x.transform(X)

scaler_y = StandardScaler().fit(y)
scaled_y = scaler_y.transform(y)

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_X, scaled_y, test_size=0.2, random_state=42)

#### 创建 Dataset 类
定义自定义的 Dataset 子类以适应特定的任务需求，方便后续 DataLoader 调用。

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class HousePriceDataset(Dataset):
    def __init__(self, features, labels):
        self.features = torch.tensor(features)
        self.labels = torch.tensor(labels)

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

    def __getitem__(self, idx):
        feature = self.features[idx]
        label = self.labels[idx]
        sample = {"features": feature, "label": label}
        return sample


train_dataset = HousePriceDataset(X_train, y_train)
test_dataset = HousePriceDataset(X_test, y_test)

batch_size = 64
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size * 2, shuffle=False)

通过上述操作，已经成功地将原始数据转化为适用于 PyTorch 训练流程的标准形式，并构建好了相应的迭代器对象 `DataLoader`，可用于进一步设计神经网络架构以及执行具体的训练任务。