from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression X = encoded_data.drop('价格', axis=1) y = encoded_data['价格'] # 划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集比例，random_state为种子值 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这段代码用于将数据集划分为训练集和测试集。首先，通过导入train_test_split函数，将数据集encoded_data中的特征数据X和目标数据y分别赋值。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size表示测试集所占比例，random_state为随机数生成器的种子值，用于确保每次划分的结果相同。最终，将划分得到的训练集和测试集分别赋值给X_train、X_test、y_train和y_test。

相关问题

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_openml from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LassoCV from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True) # 获取特征和标签 X = abalone.data y = abalone.target # 对性别特征进行独热编码 gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']]) # 特征缩放 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1)) # 合并编码后的性别特征和其他特征 X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled)) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化Lasso回归模型 lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42) # 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 n_iterations = 200 losses = [] for iteration in range(n_iterations): # 随机选择一个样本 random_index = np.random.randint(len(X_train)) X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1) y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1) # 计算目标函数值与最优函数值之差 lasso.fit(X_sample, y_sample) loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_).sum() losses.append(loss) # 绘制迭代效率图 plt.plot(range(n_iterations), losses) plt.xlabel('Iteration') plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') plt.show()上述代码报错，请修改

这段代码中的问题是在计算损失函数值时，使用了同一个参数 lasso.coef_ 两次，应该将第二次的 lasso.coef_ 改为 lasso.coef_path_[-1]。修改后的代码如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from sklearn.datasets import fetch_openml 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder 
from sklearn.linear_model import LassoCV 
from sklearn.model_selection import train_test_split  

# 加载数据集 
abalone = fetch_openml(name='abalone', version=1, as_frame=True)  

# 获取特征和标签 
X = abalone.data 
y = abalone.target  

# 对性别特征进行独热编码 
gender_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) 
gender_encoded = gender_encoder.fit_transform(X[['Sex']])  

# 特征缩放 
scaler = StandardScaler() 
X_scaled = scaler.fit_transform(X.drop('Sex', axis=1))  

# 合并编码后的性别特征和其他特征 
X_processed = np.hstack((gender_encoded, X_scaled))  

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

# 初始化Lasso回归模型 
lasso = LassoCV(alphas=[1e-4], random_state=42)  

# 随机梯度下降算法迭代次数和损失函数值 
n_iterations = 200 
losses = []  

for iteration in range(n_iterations):     
    # 随机选择一个样本 
    random_index = np.random.randint(len(X_train))     
    X_sample = X_train[random_index].reshape(1, -1)     
    y_sample = y_train[random_index].reshape(1, -1)      

    # 计算目标函数值与最优函数值之差 
    lasso.fit(X_sample, y_sample)      

    loss = np.abs(lasso.coef_ - lasso.coef_path_[-1]).sum()     
    losses.append(loss)  

# 绘制迭代效率图 
plt.plot(range(n_iterations), losses) 
plt.xlabel('Iteration') 
plt.ylabel('Difference from Optimal Loss') 
plt.title('Stochastic Gradient Descent Convergence') 
plt.show()

简单线性回归的实现 （10）打开“简单线性回归”文件夹，对“浏览信息.xlsx”中的数据，需要利用“导出”控件，为星期、浏览器字段设置虚拟变量，并使用线性回归模型进行建模。

简单线性回归是一种统计学方法，用于分析两个连续变量之间的关系，其中一个变量通常被视为自变量（X），另一个作为因变量（Y）。在Python环境下，我们可以使用pandas库加载Excel数据，然后使用sklearn库中的LinearRegression模块来进行模型构建。

首先，你需要安装必要的库，如果你还没有安装，可以使用以下命令：

pip install pandas matplotlib seaborn sklearn openpyxl

接下来，按照以下步骤操作：

1. **导入所需库**：

   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
   import numpy as np

2. **加载数据**：

   data = pd.read_excel("浏览信息.xlsx")

3. **处理缺失值和编码分类变量**：
- 检查并处理缺失值（如果有的话）

   data.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行

- 使用OneHotEncoder将星期和浏览器字段转换为虚拟变量：

   encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
   categorical_data = pd.get_dummies(data[['星期', '浏览器']])
   numerical_data = data.drop(['星期', '浏览器'], axis=1)  # 保存原始数值特征
   encoded_data = pd.concat([numerical_data, categorical_data], axis=1)

4. **分割数据集**：

   X = encoded_data.drop('Y', axis=1)  # 因变量通常是最后一列
   y = encoded_data['Y']
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

5. **创建并训练模型**：

   model = LinearRegression()
   model.fit(X_train, y_train)

6. **评估模型**：

   predictions = model.predict(X_test)

7. **查看模型性能**：
可以通过计算R²分数、均方误差等指标来评估模型。

注意：这个过程假设"星期"和"浏览器"字段都是离散的类别，如果是连续的数字，那么不需要转换。此外，在实际项目中，可能还需要进一步的数据预处理和异常检测。