sklearn里的fetch_california_housing

fetch_california_housing是scikit-learn中的一个函数，用于获取加州住房数据集。这个数据集包括了1990年加州各个地区的住房价格中位数，以及一些与房屋相关的属性，例如人口、收入中位数、房间数、卧室数等。这个数据集被广泛用于机器学习中的回归问题。

使用fetch_california_housing函数可以直接从scikit-learn中获取这个数据集。函数返回一个Bunch对象，其中包含了数据集的数据和相关信息。可以使用如下代码来获取数据集：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing

data = fetch_california_housing()

需要注意的是，fetch_california_housing函数返回的数据集已经经过预处理和标准化，因此不需要再进行数据预处理。

相关问题

fetch_california_housing sklearn.externals.joblib

`fetch_california_housing` 是一个函数，它是 Scikit-learn 中的一个模块 sklearn.datasets 的一部分。通过调用该函数，我们可以从 California Housing 数据集中获取数据。

`sklearn.externals.joblib` 是 Scikit-learn 库中的一个模块。它提供了一些与对象序列化和持久化相关的类和函数。其中，`joblib` 是一个能够将 Python 对象序列化为磁盘上的文件的工具，并且可以将它们重新加载到内存中。

因此，`fetch_california_housing` 和 `sklearn.externals.joblib` 是 Scikit-learn 库中两个不同的模块。`fetch_california_housing` 用于获取 California Housing 数据集，而 `sklearn.externals.joblib` 则提供了一些对象的序列化和持久化功能。

通过sklearn库加载california_housing 数据集（sklearn.datasets.fetch_california_housing），构建回归模型（可采用LinearRegression 或SVR算法），并对模型进行评价（包括均方误差、中值绝对误差、可解释性方差等）。

好的，我知道了。以下是代码实现和解释：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, median_absolute_error, explained_variance_score

# 加载数据集
housing = fetch_california_housing()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing.data, housing.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建线性回归模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 构建SVR模型
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)

# 对线性回归模型进行评价
y_pred_lr = lr.predict(X_test)
mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr)
mae_lr = median_absolute_error(y_test, y_pred_lr)
evs_lr = explained_variance_score(y_test, y_pred_lr)

# 对SVR模型进行评价
y_pred_svr = svr.predict(X_test)
mse_svr = mean_squared_error(y_test, y_pred_svr)
mae_svr = median_absolute_error(y_test, y_pred_svr)
evs_svr = explained_variance_score(y_test, y_pred_svr)

# 输出评价结果
print("Linear Regression:")
print("Mean Squared Error:", mse_lr)
print("Median Absolute Error:", mae_lr)
print("Explained Variance Score:", evs_lr)
print("\n")
print("Support Vector Regression:")
print("Mean Squared Error:", mse_svr)
print("Median Absolute Error:", mae_svr)
print("Explained Variance Score:", evs_svr)

解释：

1. 首先，我们使用 `fetch_california_housing` 函数加载数据集。该数据集包含了 20640 条记录，每条记录有 8 个特征和 1 个目标值。

2. 然后，我们使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集。其中，训练集占 80%，测试集占 20%。

3. 接着，我们使用 `LinearRegression` 类和 `SVR` 类分别构建线性回归模型和 SVR 模型，并在训练集上拟合数据。

4. 然后，我们使用 `mean_squared_error` 函数、`median_absolute_error` 函数和 `explained_variance_score` 函数对模型进行评价。其中，均方误差（Mean Squared Error，MSE）、中值绝对误差（Median Absolute Error，MAE）和可解释性方差（Explained Variance Score，EVS）是回归任务中常用的评价指标。

5. 最后，我们输出评价结果。可以看到，SVR 模型在 MSE 和 MAE 方面表现更好，而线性回归模型在 EVS 方面表现更好。

希望能够帮到你！