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)

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

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

这段代码主要是对数据进行预处理和分割，具体解释如下：

1. `column = list(average.columns)`：将 `average` 数据的列名转换成列表形式，并赋值给 `column`。

2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据，赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。

3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据，赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间，`EVENTdeath` 表示是否死亡。

4. `for i in range(1, 101):`：循环 100 次，每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。

5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`：使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30%，`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的，以保证实验结果可重复。

6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`：将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。

7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`：实例化 `StandardScaler` 类，即进行 Z-score 标准化的对象。

8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`：对训练集进行 Z-score 标准化处理。

9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`：将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式，并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。

10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`：将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。

11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`：对测试集进行 Z-score 标准化处理。

12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`：将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式，并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。

13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`：将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并，形成新的训练集 `train`。

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。