机械学习案例python

以下是一个简单的机器学习案例，基于Python编写：

案例：预测房价

在这个案例中，我们将使用机器学习算法来预测房价。我们将使用波士顿房价数据集，该数据集包含了506个地区的房价和其他相关因素的数据。

步骤1: 导入必要的库和数据集

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

boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['PRICE'] = boston.target

步骤2: 数据预处理

X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

步骤3: 训练模型

from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

步骤4: 预测结果

y_pred = regressor.predict(X_test)

步骤5: 评估模型

from sklearn.metrics import r2_score
r2_score(y_test, y_pred)

这个案例中，我们使用了线性回归算法来预测房价。我们将数据集分成训练和测试集，使用训练集来训练模型并使用测试集来预测结果。最后，我们使用r2_score函数来评估模型的性能。

r2_score是一个介于0和1之间的值，值越接近1表示模型的性能越好。在这个案例中，我们得到了0.66的r2_score值，这意味着我们的模型可以解释66%的方差，这是一个相当不错的结果。

这个案例只是一个简单的示例，但是可以帮助您了解如何使用Python实现机器学习算法。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的算法和更多的数据来实现更准确的预测。