线性回归boston数据集
时间: 2024-06-18 09:06:24 浏览: 12
Boston数据集是一个用于回归问题的经典数据集,数据集中包含了波士顿市郊区房屋的14个特征以及对应的房价。这个数据集由506个样本组成,其中404个作为训练集,102个作为测试集。每个样本有13个数值特征和1个二元特征,特征值的范围和含义不同。目标值为该地区房屋的中位数价格(单位:千美元)。使用这个数据集可以帮助我们通过线性回归等算法预测波士顿市郊区房屋的房价。
相关问题
波士顿数据集线性回归代码
波士顿房价数据集是一个经典的用于回归问题的数据集。该数据集包含了 506 条波士顿地区房屋的信息以及对应的房价中位数。下面是使用 Python 实现线性回归模型对该数据集进行预测的代码:
```
# 导入需要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
data['PRICE'] = boston.target
# 准备数据
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 建立线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = regressor.predict(X_test)
# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
```
这段代码首先导入了需要的库,并加载了波士顿房价数据集,然后将数据集划分为训练集和测试集,接着使用线性回归模型进行训练,并对测试集进行预测。最后将预测结果可视化展示出来。
波士顿房价数据集线性回归
好的,针对波士顿房价数据集的线性回归问题,您需要预测房价。这个数据集包含了波士顿地区的房屋信息,包括犯罪率、房间数量、房龄等等。您需要使用这些特征来预测房价。
您可以使用Python中的sklearn库来实现线性回归模型。具体步骤如下:
1. 加载数据集:使用sklearn库中的load_boston()函数加载数据集。
2. 数据预处理:对数据进行标准化处理,使得每个特征的均值为0,方差为1。
3. 划分数据集:将数据集划分为训练集和测试集。
4. 训练模型:使用sklearn库中的LinearRegression()函数训练线性回归模型。
5. 预测结果:使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算预测结果的均方误差(MSE)。