实现房价预测的交叉验证
时间: 2023-12-03 11:03:48 浏览: 32
交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的技术,它可以帮助我们更准确地评估模型的泛化能力。下面是一个实现房价预测的交叉验证的示例代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
# 加载房价数据集
data = pd.read_csv('house_price.csv')
# 将数据集分为输入特征和输出标签
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']
# 创建随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
# 创建5折交叉验证器
cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0)
# 使用交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=cv)
# 打印交叉验证结果
print('交叉验证MSE:', -scores.mean())
```
在这个示例中,我们使用了Scikit-Learn库中的随机森林回归算法来训练模型,并使用5折交叉验证来评估模型的性能。我们还计算了模型的均方误差(MSE)作为评估指标。需要注意的是,我们在计算MSE时使用了负数,因为Scikit-Learn中的交叉验证函数默认返回负的评估指标,因此我们需要将其取反才能得到正确的结果。