代码生成波士顿房价预测集成学习

好的，我可以给您提供一个基于集成学习的波士顿房价预测的代码示例，使用的是 Python 语言和 Scikit-learn 库。

首先，我们需要导入必要的库和读取数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 读取数据集
boston = load_boston()
X = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
y = pd.Series(boston.target)

接下来，我们将数据集拆分为训练集和测试集，并定义一些基本的回归模型：

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义基本模型
models = {
    'linear_regression': LinearRegression(),
    'decision_tree': DecisionTreeRegressor(),
    'random_forest': RandomForestRegressor(n_estimators=100)
}

现在，我们将使用 K 折交叉验证方法来训练和评估每个基本模型，并计算它们的平均误差：

from sklearn.model_selection import KFold

# 定义交叉验证方法
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 训练和评估每个基本模型
for name, model in models.items():
    scores = []
    for train_index, val_index in kf.split(X_train):
        X_train_cv, X_val = X_train.iloc[train_index], X_train.iloc[val_index]
        y_train_cv, y_val = y_train.iloc[train_index], y_train.iloc[val_index]
        model.fit(X_train_cv, y_train_cv)
        y_pred = model.predict(X_val)
        scores.append(mean_squared_error(y_val, y_pred))
    print(f'{name} CV MSE: {np.mean(scores):.2f} +/- {np.std(scores):.2f}')

最后，我们使用集成学习方法（例如，投票或平均）来组合基本模型，并评估它们在测试集上的性能：

# 定义集成学习方法
from sklearn.ensemble import VotingRegressor

voting = VotingRegressor(list(models.items()))

# 训练并评估集成模型
voting.fit(X_train, y_train)
y_pred = voting.predict(X_test)
print(f'Ensemble test MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred):.2f}')

这就是一个基于集成学习的波士顿房价预测的示例代码。您可以根据需要进行修改和优化。