利用pandas读取波士顿房价数据集为dataframe格式,然后从13个特征中选取6个特征(可以随机选取,也可以通过一定规则选取),利用这6个特征训练一个预测模型(模型任选),并评估该模型的预测效果。
时间: 2024-04-29 17:21:39 浏览: 20
好的,让我来为您介绍一下这个问题的解决方案。
首先,我们需要导入必要的库和数据集。在这里,我们将使用pandas和sklearn库,以及波士顿房价数据集。
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.datasets import load_boston
# 读取数据集
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['MEDV'] = boston.target
```
接下来,我们可以从13个特征中随机选择6个特征,或者根据特征的相关性等规则进行选择。这里,我们选择使用所有特征。
```python
# 选择特征
features = boston.feature_names
X = df[features]
y = df['MEDV']
```
然后,我们将数据集拆分成训练集和测试集。
```python
# 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)
```
接下来,我们选择训练一个线性回归模型,并用训练集进行训练。
```python
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
最后,我们可以使用测试集进行模型评估。在这里,我们使用均方误差(MSE)作为评估指标。
```python
# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
```
这就是完整的代码,您可以将其复制并粘贴到您的IDE中运行。如果您想调整特征选择或模型类型,可以随意尝试。
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