求出利用linear_model模型中的linearregression,实现初步的面积sqft_living与房价price预测,并绘制图形,进一步观察图形
时间: 2023-05-09 13:03:51 浏览: 92
要实现利用linear_model模型中的linearregression预测面积sqft_living与房价price,首先需要导入相关的库和数据集,然后对数据进行预处理,包括清洗缺失值、标准化数据等操作。接下来,建立线性回归模型,将数据集分为训练集和测试集,利用训练集训练模型,再利用测试集预测房价,最后计算误差并输出结果。
在绘制图形方面,可以通过散点图将面积sqft_living和房价price进行可视化展示,也可以绘制残差图,观察预测值和真实值之间的误差,从而调整模型的参数,提高预测的准确度和可靠性。
本次预测得到的结果可以根据误差大小进行评估和优化,同时也可以尝试采用其他数据集和不同的算法模型预测,以提高预测准确度和拓展应用。
相关问题
reg=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living+bedrooms+age',train).fit()什么意思
这段代码使用了Python中的statsmodels库的OLS模型,通过最小二乘法来拟合一个线性回归模型。其中,'price~sqft_living+bedrooms+age'是线性回归模型的公式,表示因变量为price,自变量分别为sqft_living、bedrooms和age。train是数据集,通常是用于机器学习模型的训练集。拟合后的结果存储在reg变量中。
reg=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living+bedrooms+age',housing).fit()什么意思
这段代码使用了Python中的statsmodels库的OLS模型,通过最小二乘法来拟合一个线性回归模型。其中,'price~sqft_living+bedrooms+age'是线性回归模型的公式,表示因变量为price,自变量分别为sqft_living、bedrooms和age。housing是数据集。拟合后的结果存储在reg变量中。
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