fetch_california_housing sklearn.externals.joblib
时间: 2023-10-25 11:03:03 浏览: 158
`fetch_california_housing` 是一个函数,它是 Scikit-learn 中的一个模块 sklearn.datasets 的一部分。通过调用该函数,我们可以从 California Housing 数据集中获取数据。
`sklearn.externals.joblib` 是 Scikit-learn 库中的一个模块。它提供了一些与对象序列化和持久化相关的类和函数。其中,`joblib` 是一个能够将 Python 对象序列化为磁盘上的文件的工具,并且可以将它们重新加载到内存中。
因此,`fetch_california_housing` 和 `sklearn.externals.joblib` 是 Scikit-learn 库中两个不同的模块。`fetch_california_housing` 用于获取 California Housing 数据集,而 `sklearn.externals.joblib` 则提供了一些对象的序列化和持久化功能。
相关问题
通过sklearn库加载california_housing 数据集(sklearn.datasets.fetch_california_housing),构建回归模型(可采用LinearRegression 或SVR算法),并对模型进行评价(包括均方误差、中值绝对误差、可解释性方差等)。
好的,我知道了。以下是代码实现和解释:
```python
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, median_absolute_error, explained_variance_score
# 加载数据集
housing = fetch_california_housing()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing.data, housing.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建线性回归模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 构建SVR模型
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)
# 对线性回归模型进行评价
y_pred_lr = lr.predict(X_test)
mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr)
mae_lr = median_absolute_error(y_test, y_pred_lr)
evs_lr = explained_variance_score(y_test, y_pred_lr)
# 对SVR模型进行评价
y_pred_svr = svr.predict(X_test)
mse_svr = mean_squared_error(y_test, y_pred_svr)
mae_svr = median_absolute_error(y_test, y_pred_svr)
evs_svr = explained_variance_score(y_test, y_pred_svr)
# 输出评价结果
print("Linear Regression:")
print("Mean Squared Error:", mse_lr)
print("Median Absolute Error:", mae_lr)
print("Explained Variance Score:", evs_lr)
print("\n")
print("Support Vector Regression:")
print("Mean Squared Error:", mse_svr)
print("Median Absolute Error:", mae_svr)
print("Explained Variance Score:", evs_svr)
```
解释:
1. 首先,我们使用 `fetch_california_housing` 函数加载数据集。该数据集包含了 20640 条记录,每条记录有 8 个特征和 1 个目标值。
2. 然后,我们使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集。其中,训练集占 80%,测试集占 20%。
3. 接着,我们使用 `LinearRegression` 类和 `SVR` 类分别构建线性回归模型和 SVR 模型,并在训练集上拟合数据。
4. 然后,我们使用 `mean_squared_error` 函数、`median_absolute_error` 函数和 `explained_variance_score` 函数对模型进行评价。其中,均方误差(Mean Squared Error,MSE)、中值绝对误差(Median Absolute Error,MAE)和可解释性方差(Explained Variance Score,EVS)是回归任务中常用的评价指标。
5. 最后,我们输出评价结果。可以看到,SVR 模型在 MSE 和 MAE 方面表现更好,而线性回归模型在 EVS 方面表现更好。
希望能够帮到你!
ImportError: cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets' (E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py)
您遇到的`ImportError`提示无法从`sklearn.datasets`导入`fetch_mldata`,这通常意味着您尝试使用的`fetch_mldata`函数在您安装的`sklearn`版本中已经不再可用或已经被重命名。
在`scikit-learn`(通常简称为`sklearn`)的早期版本中,`fetch_mldata`函数用于从在线存储库中获取机器学习数据集。然而,从`sklearn` 0.20版本开始,`fetch_mldata`函数已经被弃用,并在后续版本中被移除。
要解决这个问题,您可以采取以下几种方法:
1. **升级`sklearn`版本**:如果您的`sklearn`版本较旧,可以尝试升级到最新版本,因为新版本中不再包含`fetch_mldata`。
2. **使用替代函数**:您可以使用其他的函数来获取数据集,例如`fetch_openml`。`fetch_openml`提供了一个接口来获取来自开放ML平台的数据集。
下面是一个使用`fetch_openml`函数的示例:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 获取数据集
data = fetch_openml(name='mnist_784', version=1)
X, y = data['data'], data['target']
# 现在X和y包含了数据集的特征和标签
```
3. **查找替代数据集**:由于`fetch_mldata`已经被移除,您也可以考虑寻找其他数据源或使用其他数据集来替代。
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