# 1. 从sklearn官网datasets模块加载并返回波士顿房价数据集(10分)
时间: 2024-09-28 08:15:41 浏览: 31
在Python的scikit-learn库中,你可以通过`load_boston()`函数来加载波士顿房价数据集。这个数据集是一个经典的回归分析示例,包含了506个观测值,每个观测值有13个特征,如犯罪率、住房平均房间数等,目标变量是房屋的价格。
下面是如何操作的:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载波士顿房价数据集
boston_dataset = load_boston()
```
加载后的`boston_dataset`将是一个字典,包含以下内容:
- `data`: 数据本身,形状为 (n_samples, n_features) 的numpy数组。
- `target`: 目标变量,形状为 (n_samples,) 的numpy数组。
- `feature_names`: 特征名称列表。
- `DESCR`: 数据描述信息。
你可以像这样访问其中的数据:
```python
X = boston_dataset.data # 特征数据
y = boston_dataset.target # 目标变量
feature_names = boston_dataset.feature_names # 特征名
```
相关问题
波士顿房价数据集的加载
波士顿房价数据集(Boston Housing Dataset)是机器学习领域中一个著名的回归分析数据集。该数据集包含了波士顿郊区内506个住宅区域的多个统计数据,并给出了每个区域的中位数房价(MEDV)。这些统计数据包括犯罪率、住宅平均房间数、非零售业商业用地比例等共计13个特征。
在Python中加载波士顿房价数据集通常可以使用sklearn库,具体步骤如下:
1. 首先,需要安装scikit-learn库,如果尚未安装可以使用pip命令:
```
pip install scikit-learn
```
2. 导入sklearn库中的datasets模块,并使用它提供的`load_boston()`函数加载数据集:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
boston_dataset = load_boston()
```
3. `load_boston()`函数返回的是一个字典,其中包含了数据集的特征(data),目标变量(target,即房价),特征名称(feature_names),以及数据集的描述(DESCR)。例如,可以这样访问这些数据:
```python
data = boston_dataset.data
target = boston_dataset.target
feature_names = boston_dataset.feature_names
```
4. 加载完成后,你就可以使用这些数据进行后续的分析和建模工作。
用线性回归模型拟合波士顿房价数据集pc代码
在Python中,我们可以使用scikit-learn库来对波士顿房价数据集进行线性回归建模。以下是一个简单的例子,展示了如何加载数据、预处理、训练模型并预测:
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
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
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
target = boston.target
# 划分特征和目标变量,并分割为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 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("Mean Squared Error:", mse)
# 如果需要,你可以进一步进行模型评估和调整参数
```
这个例子中,我们首先导入必要的模块,然后加载波士顿房价数据集。接着,我们将数据分为特征(输入)和目标变量(房价),并将它们划分为训练集和测试集。使用`LinearRegression()`创建线性回归模型,通过训练数据拟合模型,最后使用测试集进行预测并通过均方误差评估模型性能。
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