sklearn的boston
时间: 2023-12-26 07:05:16 浏览: 64
sklearn的boston是一个经典的数据集,包含506个房屋的数据和价格。你可以使用load_boston()函数来载入这个数据集。通过将数据集分割为训练集和测试集,你可以使用不同的机器学习算法对其进行训练和测试。
代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
boston = load_boston()
x = boston.data
y = boston.target
# 将数据集分割为训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=3)
print(x_train.shape, x_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)
```
输出:
```
(404, 13) (102, 13) (404,) (102,)
```
相关问题
sklearn Boston数据集
sklearn中的Boston数据集是一个回归问题的经典数据集,该数据集包含了1970年代波士顿郊区不同城镇的14个特征,其中包括犯罪率、房产税率、学生与教师比例、房屋平均房间数等。该数据集的目标变量是该地区房屋价格的中位数。
该数据集共有506个样本,其中404个作为训练集,102个作为测试集。我们可以使用sklearn中的load_boston函数加载该数据集,示例代码如下:
```
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X_train, X_test = boston.data[:404], boston.data[404:]
y_train, y_test = boston.target[:404], boston.target[404:]
```
加载数据集后,我们可以使用回归模型对其进行预测,例如线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归等。
sklearn怎么加载不了boston数据
在Python的scikit-learn库中,加载波士顿房价数据集通常通过`load_boston()`函数完成。如果你遇到加载失败的问题,可能是以下几个原因:
1. **库版本问题**:检查你的scikit-learn是否是最新的版本,有时候旧版本可能不包含某些功能。你可以使用`pip list scikit-learn`来查看版本。
2. **导入错误**:确保你在代码中正确地导入了`sklearn.datasets`模块,例如:`from sklearn.datasets import load_boston`。
3. **环境配置**:确认已经安装了`scipy`库,因为`load_boston()`需要它作为依赖。如果没有安装,可以使用`pip install scipy`。
4. **数据集路径问题**:如果数据不是从默认位置下载的,确保你指定了正确的文件路径,或者尝试重新下载数据集。
5. **编码问题**:确保你的脚本文件和数据文件都是UTF-8编码,如果不是,可能导致读取错误。
6. **异常处理未做**:在加载数据时,可能会抛出一些异常,如网络问题或磁盘I/O错误。记得添加适当的异常处理代码来捕获并处理可能出现的问题。
如果以上都没问题,你可以尝试提供具体的错误信息,这样能更准确地定位问题所在。以下是加载波士顿数据的一段示例代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
try:
boston = load_boston()
print(boston.data.shape)
except Exception as e:
print(f"加载失败:{e}")
```