x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target,random_state=22) transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.fit_transform(x_test) estimator = LinearRegression() estimator.fit(x_train, y_train) y_predict = estimator.predict(x_test) print("预测值为:\n", y_predict) print("模型中的系数为:\n", estimator.coef_) print("模型中的偏置为:\n", estimator.intercept_) error = mean_squared_error(y_test, y_predict) print("误差为:\n", error)
时间: 2023-12-24 12:28:24 浏览: 32
这段代码实现了对波士顿房价数据集的线性回归建模和预测。具体步骤如下:
1.使用train_test_split函数将数据集随机划分为训练集和测试集,其中数据.data存储的是特征数据,数据.target存储的是目标值数据(即房价)。
2.使用StandardScaler函数对训练集和测试集进行标准化处理,将特征数据转化为均值为0、方差为1的数据。
3.使用LinearRegression函数进行线性回归建模,对训练集进行拟合。
4.使用estimator.predict函数在测试集上进行预测,得到预测结果y_predict。
5.输出模型中的系数和偏置,以及预测误差(均方误差)。
这段代码可以用于对波士顿房价数据集进行线性回归建模和预测,并且可以通过调整参数来改进模型的性能。
相关问题
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)
这是一个用于将数据集划分为训练和测试集的函数。根据提供的代码,它将鸢尾花数据集(iris.data)和目标变量(iris.target)划分为训练集(x_train, y_train)和测试集(x_test, y_test),其中测试集的大小为数据集大小的25%。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)
```
这段代码使用了scikit-learn库中的`train_test_split`函数,该函数可以将数据集划分为训练集和测试集。其中,`iris.data`是鸢尾花数据集的特征矩阵,`iris.target`是对应的目标变量。`test_size`参数指定了测试集的大小,这里设置为0.25,即25%的数据被划分为测试集。
解析def split_data(self,city_data): X, y = city_data.data, city_data.target self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=42)
这是一个 Python 类中的一个方法,该方法将城市数据集拆分为训练集和测试集,并将它们存储在类的属性中。
方法中的参数 `self` 表示类的一个实例,`city_data` 是一个类似于 Scikit-Learn 中的 Bunch 对象,包含数据和目标变量。`city_data.data` 包含特征矩阵,`city_data.target` 包含目标变量。
`model_selection.train_test_split` 是 Scikit-Learn 中的一个函数,用于将数据集随机拆分为训练集和测试集。其中,`test_size=0.30` 表示测试集占数据集的比例为 30%,`random_state=42` 表示随机种子,用于产生可重复的随机结果。
最后,将拆分后的训练集和测试集分别存储在类的属性 `self.X_train`、`self.X_test`、`self.y_train`、`self.y_test` 中,以便后续使用。