波士顿房价数据集结果
时间: 2024-06-19 18:02:23 浏览: 16
波士顿房价数据集是一个经典的用于回归问题的数据集,它包含了1970年代波士顿周边地区的房屋的各种统计信息以及该地区房价的中位数。这个数据集共有506个样本,每个样本有13个特征值,包括城镇犯罪率、每个城镇非商业用地所占比例等。该数据集是一个经典的机器学习问题,许多算法都在这个数据集上进行过测试和比较。
在使用这个数据集进行机器学习时,可以使用多种算法,如线性回归、岭回归、Lasso回归等。通过训练这些模型,我们可以预测一个新房屋的价格。在模型评估方面,可以使用均方误差(Mean Squared Error)和R平方(R-squared)等指标来评估模型的表现。
相关问题
波士顿房价数据集获取
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,其中包含了 506 个样本,每个样本有 13 个数值特征和一个目标变量。这个数据集被广泛用于回归问题的学习和训练。
获取波士顿房价数据集的方法有多种,以下是其中两种常见的方法:
1. 使用 scikit-learn 库自带的数据集
scikit-learn 是 Python 中常用的机器学习库,它提供了许多经典的数据集供用户使用。使用以下代码可以获取波士顿房价数据集:
```
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
```
2. 从 UCI Machine Learning Repository 下载
波士顿房价数据集也可以从 UCI Machine Learning Repository 下载。您可以访问以下链接下载数据集:
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/
希望这些信息对您有所帮助。
波士顿房价数据集代码
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于监督学习中的回归任务,比如预测房价。这个数据集来自1978年的《哈佛住房研究项目》(Housing Data Set),由13个特征和一个目标变量组成,这些特征包括诸如犯罪率、人口密度、平均房间数等,目标变量是每个区域的中位数房价。
在Python中,你可以使用Scikit-learn库来加载这个数据集,下面是一个简单的例子:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
# 加载数据集
boston = load_boston()
data = boston.data
target = boston.target
# 创建pandas DataFrame,方便查看数据
feature_names = boston.feature_names
df_boston = pd.DataFrame(data, columns=feature_names)
df_boston['PRICE'] = target
# 打印数据集基本信息
print(df_boston.head())
print("描述统计信息:")
print(df_boston.describe())
# 对数据进行预处理和分割(这里只是一个基本示例,实际应用可能需要更复杂的数据预处理)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)
```
在上述代码中,`load_boston()`函数用于加载数据,`pandas`库用于数据处理和可视化,`train_test_split()`则用来划分训练集和测试集。