请调试这段代码以实现梯度上升模型进行波士顿房价预测，画出预测图，代码如下：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error plt.style.use('ggplot') # 读入数据 data = pd.read_csv('D:\PycharmProjects\Boston_housing\housing.csv') X, y = data[data.columns.delete(-1)], data['MEDV'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=888) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_x = StandardScaler() X_train = ss_x.fit_transform(X_train) X_test = ss_x.transform(X_test) ss_y = StandardScaler() y_train = ss_y.fit_transform(y_train.values.reshape(-1, 1)) y_test = ss_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1)) from sklearn import ensemble # params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1,'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'} # clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params) clf = ensemble.GradientBoostingRegressor() clf.fit(X_train, y_train) clf_pre_values = clf.predict(X_test) # 预测值 print('SCORE:{:.4f}'.format(clf.score(X_test, y_test))) # 模型评分 print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, clf_pre_values)))) # RMSE(标准误差) clf_pre = pd.DataFrame() clf_pre['Predict'] = clf_pre_values clf_pre['Truth'] = y_test.reset_index(drop=True) clf_pre.plot(figsize=(18, 8)) plt.figure() plt.show()

根据您提供的代码，我注意到您的代码中没有明确指定数据文件的路径。请确保`housing.csv`文件与您的代码在同一个文件夹中，并将文件的路径正确指定为相对路径或绝对路径。

另外，您的代码中没有导入`matplotlib.pyplot`模块。请在代码的开头添加以下导入语句：

import matplotlib.pyplot as plt

这样才能正确使用`plt.figure()`和`plt.show()`函数。

请尝试调试代码并确保数据文件路径正确，导入所需的模块，并重新运行代码。希望能帮到您！如果还有其他问题，请随时提问。

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内容：编程实现基于多元线性回归的房价预测 要求：基于numpy 和 pandas从零开始实现（小批量随机梯度下降法）

在编程中，基于多元线性回归的房价预测是一个常见的机器学习任务，特别是当你需要预测一个房屋的价格，考虑到如面积、卧室数、地理位置等因素的影响。以下是基于NumPy和Pandas库，从头开始使用小批量随机梯度下降（SGD）算法实现多元线性回归的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd

2. 加载数据集：

# 假设数据集是一个CSV文件
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
X = data.drop('price', axis=1)  # 特征（包括所有非价格列）
y = data['price']                # 目标变量（房屋价格）

3. 数据预处理（如有缺失值填充、标准化等）：

X = pd.DataFrame(X).fillna(0)  # 填充缺失值
X = (X - X.mean()) / X.std()    # 归一化数据

4. 初始化模型参数（权重向量w和偏置b）：

n_features = X.shape[1]
w = np.zeros(n_features)
b = 0

5. 定义学习率、迭代次数和批量大小：

learning_rate = 0.01
epochs = 1000
batch_size = 10

6. 小批量随机梯度下降：

for _ in range(epochs):
    for i in range(0, len(y), batch_size):
        mini_batch_X = X.iloc[i:i+batch_size]
        mini_batch_y = y.iloc[i:i+batch_size]
        
        gradients_w = (2 * mini_batch_X.T @ (mini_batch_y - (np.dot(mini_batch_X, w) + b))) / batch_size
        gradients_b = (2 * sum(mini_batch_y - (np.dot(mini_batch_X, w) + b))) / batch_size
        
        w -= learning_rate * gradients_w
        b -= learning_rate * gradients_b

7. 预测和评估：

def predict(x):
    return np.dot(x, w) + b

predicted_prices = predict(X)
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如何使用PyTorch库进行波士顿房价的预测并实现一个神经网络模型？读取本地数据test.csv文件的完整代码

在PyTorch中，我们可以使用`pandas`库来读取CSV数据，然后构建一个简单的神经网络模型来进行波士顿房价预测。以下是完整的步骤：

首先，确保已经安装了所需的库，如pandas、torch、numpy以及sklearn等。如果没有，可以使用pip安装：

pip install pandas torch numpy scikit-learn

接下来，导入所需的库，并读取数据：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 加载数据
boston = load_boston()
data = boston.data
labels = boston.target
df = pd.DataFrame(data, columns=boston.feature_names)
target_column = 'PRICE'  # 房价列名假设为'PRICE'
df[target_column] = labels

接着，我们将数据划分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop(target_column, axis=1), df[target_column], test_size=0.2, random_state=42)

为了将数据转换成PyTorch的张量格式，我们还需要做一些预处理：

# 将数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 将数据转化为张量
X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32).view(-1, 1)
X_test = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32)
y_test = torch.tensor(y_test, dtype=torch.float32).view(-1, 1)

现在，我们可以创建一个简单的神经网络模型（这里使用线性回归，因为波士顿房价问题相对简单，适合于入门示例）：

class BostonHousePriceModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(BostonHousePriceModel, self).__init__()
        self.linear_1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.linear_2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.linear_1(x))
        return self.linear_2(x)

# 定义模型参数
input_dim = len(boston.feature_names)  # 输入特征数
hidden_dim = 64
output_dim = 1  # 因为我们只有一个房价值

model = BostonHousePriceModel(input_dim, hidden_dim, output_dim)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()  # 使用均方误差损失函数

开始训练模型：

num_epochs = 500
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()  # 设置为训练模式
    optimizer.zero_grad()  # 清除梯度
    predictions = model(X_train)
    loss = criterion(predictions, y_train)
    loss.backward()  # 反向传播
    optimizer.step()  # 更新权重

    if (epoch + 1) % 100 == 0:
        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}")

model.eval()  # 设置为评估模式，防止梯度计算影响性能

最后，我们可以对测试集进行预测：

with torch.no_grad():
    y_pred = model(X_test)
    mse_test = criterion(y_pred, y_test)
    print(f"Test set MSE: {mse_test.item():.4f}")