波士顿房价数据集探究自变量与因变量相关性
时间: 2024-08-13 20:05:02 浏览: 78
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习和统计分析数据集,源自1978年的哈佛大学住房研究项目。它包含13个特征(自变量)和一个目标变量(因变量),用于预测马萨诸塞州波士顿地区的房屋价格。这些自变量包括人口密度、犯罪率、低收入家庭比例、平均房间数、学区质量、距市中心的距离等,反映了影响房价的多个因素。
探究自变量与因变量的相关性是数据分析的第一步,这有助于我们理解各个特征对房价的影响程度以及它们之间的相互作用。通过计算每个自变量与房价的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关系数,我们可以得到一个直观的关系强度指标,正值表示正相关,负值表示负相关,绝对值越大表示相关性越强。
此外,可视化方法也很重要,如散点图可以展示每个自变量与房价的直观关系,热力图则可以显示多个自变量之间的关联。通过相关性分析,我们能够发现可能对房价预测最有影响力的特征,然后在建立回归模型时优先考虑这些特征。
相关问题
波士顿房价数据集,探究自变量与因变量的相关性
波士顿房价数据集(Boston Housing Dataset)是统计学和机器学习领域中常用的一个经典数据集,它来源于1978年的哈佛大学住房研究项目。这个数据集由13个特征(自变量)组成,包括犯罪率、住宅区的徒步到市中心的距离、低收入家庭比例、平均房间数、学区质量等,用于预测目标变量——房屋的中位数价格(因变量)。
数据集中的每个观测值代表一个波士顿地区的房价,通过这些特征可以分析各个因素对房价的影响,比如好的学区通常会推高房价,而较高的犯罪率可能会降低房价。这个数据集经常被用于线性回归、决策树、随机森林等模型的训练和评估,以及探索特征之间的相关性和它们对预测结果的贡献。
波士顿房价数据集,探究自变量与因变量的相关性代码
波士顿房价数据集(Boston Housing Dataset)是统计学和机器学习领域中常用的一个经典数据集,它包含了马萨诸塞州波士顿地区1970年的房价信息以及与之相关的各种社会经济特征。这个数据集由Hedonic Housing Price Model创建,主要目的是研究这些因素如何影响房价。
在Python的Scikit-learn库中,你可以使用`sklearn.datasets.load_boston()`来加载这个数据集。自变量通常包括诸如犯罪率、住房的平均房间数、低收入家庭比例等特征,而因变量则是房价(一般以中位数的美元为单位)。
探究自变量与因变量的相关性,你可以使用以下代码:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
data['PRICE'] = boston.target # 添加房价作为因变量
# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = data.corr()
# 可视化相关系数矩阵
plt.figure(figsize=(12, 9))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Boston Housing Data Correlation Matrix')
plt.show()
# 或者单独分析特定变量与房价的关系
# 例如,如果你想要分析'RM'(平均房间数)和'PRICE'的关系:
sns.scatterplot(data=data, x='RM', y='PRICE')
plt.xlabel('Average Number of Rooms per Dwelling')
plt.ylabel('Median House Value')
plt.title('Relationship between Average Room Count and Median Price')
plt.show()
```
以上代码首先加载数据,然后计算自变量之间的相关系数,并用热力图展示。接着,通过散点图可以直观地看到单个变量如平均房间数(RM)与房价(PRICE)之间的关系。