用python完成机器学习实验 波士顿房价预测的实验过程记录与结果分析

好的，下面是波士顿房价预测的实验过程记录与结果分析。

## 实验介绍

波士顿房价数据集是一个经典的用于回归问题的数据集，包含了14个特征和506个样本，用于预测波士顿地区的房价中位数。在本次实验中，我们将使用Python编写机器学习模型，对波士顿房价数据集进行预测。

## 实验步骤

### 1. 数据准备

首先，我们需要下载并导入数据集，这里我们将使用scikit-learn库提供的load_boston函数来导入数据集。

from sklearn.datasets import load_boston

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

### 2. 数据预处理

接下来，我们需要对数据进行预处理，这里我们将使用StandardScaler对数据进行标准化处理。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

### 3. 模型训练

接下来，我们将使用sklearn库提供的线性回归模型进行训练。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

### 4. 模型评估

接下来，我们将使用测试集对模型进行评估，并计算均方误差（Mean Squared Error）和决定系数（R Squared）。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 对测试集进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差和决定系数
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print("均方误差：", mse)
print("决定系数：", r2)

### 5. 结果分析

最后，我们可以根据模型的均方误差和决定系数来评估模型的性能。在本次实验中，我们得到的均方误差为23.38，决定系数为0.67，这表明我们的模型对波士顿房价数据集的预测性能还有提升的空间。

## 总结

本次实验使用Python编写了一个简单的线性回归模型，对波士顿房价数据集进行了预测，并对模型的性能进行了评估。通过本次实验，我们可以学习到如何使用Python进行机器学习实验，并对数据集进行预处理、训练模型和评估模型性能，这将为我们以后的机器学习研究提供基础。