机器学习波士顿房价数据集梯度下降pycharm

波士顿房价数据集是一个经典的回归分析数据集，通常用于入门机器学习项目，特别是在Python环境中。它包含506条记录，每个样本代表波士顿某个地区的信息，包括14种特征如犯罪率、住宅年龄等，目标变量是房屋的价格。

在PyCharm这个集成开发环境（IDE）中，你可以使用sklearn库中的`Boston Housing`模块来加载数据，并通过梯度下降算法进行线性回归模型的训练。以下是简要步骤：

1. **导入必要的库**:

   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.preprocessing import StandardScaler

2. **加载数据并预处理**:

   boston = load_boston()
   df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
   target = boston.target
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df, target, test_size=0.2, random_state=42)

   # 对数据进行标准化（为了梯度下降更稳定）
   scaler = StandardScaler()
   X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
   X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

3. **创建并训练线性回归模型**:

   model = LinearRegression()  # 使用默认的梯度下降优化器
   model.fit(X_train_scaled, y_train)

4. **评估模型**:

   predictions = model.predict(X_test_scaled)

5. **可视化结果或查看性能指标**:

在PyCharm中，你可以利用内置的图形界面展示学习曲线、损失函数变化等信息，也可以计算诸如R²分数等评估模型性能。