python多元线性回归小批量随机梯度下降法房价预测
时间: 2024-09-17 21:07:59 浏览: 29
Python中的多元线性回归是一种统计模型,它通过分析多个自变量与一个因变量之间的关系来进行预测。小批量随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)是一种优化算法,用于最小化代价函数,常用于机器学习中的模型训练,包括多元线性回归。
在房价预测中,假设我们有一个数据集包含了房屋的各种特征(如面积、房间数、地理位置等)作为输入,目标变量是房屋的价格。使用小批量随机梯度下降,我们会按照一定的学习率(learning rate)迭代地更新模型的权重,每次只考虑部分样本来计算梯度,这提高了训练速度并降低了对数据顺序的依赖。
以下是使用Scikit-learn库的一个简化示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
# 数据预处理(缺失值填充、编码等)
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 小批量随机梯度下降
for i in range(epochs):
for batch_X, batch_y in zip(np.array_split(X_train, batch_size), np.array_split(y_train, batch_size)):
model.partial_fit(batch_X, batch_y)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
# 计算评估指标
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
```