波士顿房价预测代码 使用ROC曲线,ks曲线 数据集为boston_housing_data.csv
时间: 2024-04-01 20:38:01 浏览: 19
由于波士顿房价是一个回归问题而非分类问题,因此无法使用ROC曲线或KS曲线进行评估。但是,可以使用一些回归模型的评估指标,如均方误差、平均绝对误差、决定系数(R2)等。
以下是一个使用k近邻回归模型进行波士顿房价预测,并使用均方误差和决定系数进行评估的代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('boston_housing_data.csv')
# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
# 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)
# 训练模型
knn = KNeighborsRegressor()
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)
print("决定系数:", r2)
```
需要注意的是,该代码仅为示例,实际的预测模型需要更加复杂和精细的特征工程和模型调参。