R语言 LightGBM回归房价预测案例
时间: 2024-08-15 15:08:35 浏览: 46
R语言中的LightGBM是一个高效的梯度提升算法库,特别适合处理大规模数据集。在房价预测案例中,我们可以使用它来构建回归模型,通过历史房价数据训练模型,然后用于预测未来的房价。
以下是一个简单的步骤:
1. **加载所需包**:首先需要安装并加载`lightgbm`和一些辅助包如`dplyr`, `tidyr`, 和 `ggplot2`。
```R
install.packages("lightgbm")
library(lightgbm)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
```
2. **数据预处理**:读取房价数据,通常包括特征工程,例如填充缺失值、归一化或标准化数值型变量,编码分类变量等。
```R
data <- read.csv("housing_data.csv") # 假设数据文件名为"housing_data.csv"
data_clean <- data %>%
dropna() %>%
mutate_if(is.numeric, scale) %>% # 归一化数值列
factor_if(is.character) # 将字符列转换为因子
```
3. **划分数据集**:将数据集划分为训练集和测试集。
```R
set.seed(42)
train_index <- sample(1:nrow(data_clean), nrow(data_clean) * 0.8)
train_data <- data_clean[train_index, ]
test_data <- data_clean[-train_index, ]
```
4. **创建LGBM模型**:定义模型参数,并训练模型。
```R
params <- list(objective = "regression", # 回归任务
learning_rate = 0.05,
num_leaves = 31,
max_depth = -1) # 自动选择深度
model <- lgbm(formula = target ~ ., # 假设目标变量为"target"
data = train_data,
params = params,
verbose = FALSE)
```
5. **评估模型**:用训练好的模型对测试数据做预测,并计算指标(如均方误差或R²分数)。
```R
pred <- predict(model, newdata = test_data)
mse <- mean((test_data$target - pred)^2)
r_squared <- 1 - mse / var(test_data$target)
cat("MSE:", mse, "\n", "R-squared:", r_squared, "\n")
```
6. **预测新房价**:如果想预测特定的新房屋价格,可以先对其进行预处理,再输入到模型中。
这是一个基本流程,实际应用中可能还需要调整参数、优化模型或者使用交叉验证等技术。