使用线性回归构建波士顿房价预测

# 导入波士顿房价数据集
from sklearn.datasets import load_boston
# 导入线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 导入数据集拆分工具
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()

# 将data和target随机拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.25, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
predictions = model.predict(X_test)

相关问题

线性回归预测波士顿房价

好的，针对线性回归预测波士顿房价问题，我们可以使用sklearn库中的线性回归模型来进行预测。具体步骤如下：

1. 导入数据集
2. 数据预处理，包括数据清洗、特征选择、数据划分等
3. 构建线性回归模型
4. 训练模型
5. 预测结果
6. 评估模型

下面是代码示例：

 导入数据集
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

# 数据预处理
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
y = pd.DataFrame(boston.target, columns=['MEDV'])

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression

lr = LinearRegression()

# 训练模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = lr.predict(X_test)

# 评估模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

print('Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Coefficient of determination: %.2f' % r2_score(y_test, y_pred))

输出结果为：

Mean squared error: 24.29
Coefficient of determination: 0.67

这里的均方误差为24.29，决定系数为0.67，说明模型的拟合效果一般。

线性回归 波士顿房价预测

线性回归是一种广泛应用于机器学习和统计学中的线性模型。它的基本思想是通过对自变量和因变量之间的线性关系进行建模，来预测未知的因变量值。波士顿房价预测是一个经典的线性回归问题，其目的是预测波士顿地区的房价。

在波士顿房价预测问题中，我们需要根据一些特征（如房间数量、社区犯罪率、学生与教师的比例等）来预测房价。通过收集大量的波士顿房价数据，并将其分为训练集和测试集，我们可以使用线性回归算法来构建一个模型，该模型可以根据特征预测房价。

具体来说，我们可以使用最小二乘法来拟合线性回归模型，该方法可以通过最小化残差平方和来找到最佳的系数。在得到系数后，我们就可以使用测试集数据来评估模型的性能，并计算模型的误差。最终，我们可以使用训练好的模型来预测未知的房价。

在实现线性回归模型时，我们可以使用Python中的各种机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow等。这些库提供了一些现成的工具和函数，使得实现线性回归问题变得非常简单。