使用sklearn实现并评估一个较为冷门的回归模型

在Scikit-learn库中，有一些相对不太常见的回归模型可供选择，比如局部加权回归（Local Regression）、Isotonic Regression等。这里以Isotonic Regression为例来说明如何实现和评估：

首先，你需要安装scikit-learn和相关的数据处理库（如pandas、numpy）：

pip install scikit-learn pandas numpy

然后导入必要的模块：

import sklearn
from sklearn.isotonic import IsotonicRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd
import numpy as np

假设你已经有了一个数据集（例如`df`），其中包含特征列`X`和目标变量`y`：

X = df[['feature1', 'feature2']]  # 替换为实际的特征列名
y = df['target']  # 替换为目标变量名

接下来，将数据划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

创建并训练Isotonic Regression模型：

ir_model = IsotonicRegression()
ir_model.fit(X_train, y_train)

评估模型性能，通常使用交叉验证计算平均均方误差（MSE）：

cv_scores = cross_val_score(ir_model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
mse_scores = -cv_scores  # 因cross_val_score返回的是负值，所以取反得到MSE
print("Cross-validation MSE scores:", mse_scores)
mean_cv_mse = np.mean(mse_scores)
print("Mean Cross-validation MSE:", mean_cv_mse)

最后，预测测试集结果，并计算测试集的RMSE（Root Mean Squared Error）：

y_pred = ir_model.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("Test set RMSE:", rmse)