python实现mse拟合回归

要实现MSE拟合回归，可以使用Python中的NumPy和Scikit-learn库。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 创建数据集
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)

# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print("MSE:", mse)

相关问题

用python实现用线性回归对波士顿房价预测，评估指标为MSE，MAE，R2

好的，下面是实现的代码。

首先，我们需要导入所需的库和数据集：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 将数据集划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)

然后，我们使用线性回归模型对训练数据进行拟合，并预测测试数据的房价：

# 使用线性回归模型对训练数据进行拟合
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据的房价
y_pred = lr.predict(X_test)

最后，我们使用三个评估指标（MSE，MAE和R2）来评估模型的性能：

# 计算MSE（均方误差）
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: ", mse)

# 计算MAE（平均绝对误差）
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("MAE: ", mae)

# 计算R2（决定系数）
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R2: ", r2)

完整代码如下：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 将数据集划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)

# 使用线性回归模型对训练数据进行拟合
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试数据的房价
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算MSE（均方误差）
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: ", mse)

# 计算MAE（平均绝对误差）
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("MAE: ", mae)

# 计算R2（决定系数）
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R2: ", r2)

输出结果如下：

MSE:  24.29111947497371
MAE:  3.189091965887853
R2:  0.6687594935356313

这意味着我们的模型的平均预测误差约为3.19，R2评分为0.67，这表明模型对数据的解释力还可以，但仍有改进的空间。

python实现决策树回归

决策树回归可以用Python中的scikit-learn库来实现。下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

这段代码中，我们首先加载了波士顿房价数据集，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们定义了一个决策树回归模型，并使用训练集进行拟合。最后，我们使用测试集进行预测，并计算均方误差来评估模型的性能。

注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、参数调优等操作。