uci 数据集预测的有哪些

UCI数据集包含了很多不同的数据集，可以用于各种不同的预测任务。以下是一些常见的预测任务及其对应的UCI数据集：

1. 回归预测：常用的UCI数据集包括Boston房价数据集、汽车燃油效率数据集、鲍鱼年龄预测数据集等。

2. 分类预测：常用的UCI数据集包括Iris鸢尾花数据集、Wine酒品质数据集、MNIST手写数字识别数据集等。

3. 聚类预测：常用的UCI数据集包括Iris鸢尾花数据集、Wine酒品质数据集、Mushroom蘑菇数据集等。

4. 时间序列预测：常用的UCI数据集包括Electricity市场电力负载数据集、Airline乘客数量数据集、Sunspot太阳黑子数量数据集等。

除此之外，UCI数据集还包含了许多其他类型的数据集，如文本分类、推荐系统、异常检测等。

相关问题

Uci 回归预测的数据集有哪些

### 回答1：
UCI回归预测的数据集有很多，以下是部分常用的数据集：

1. Boston Housing: 用于预测波士顿地区房价的中位数。
2. Energy Efficiency: 用于预测建筑物的能源效率。
3. Concrete Compressive Strength: 用于预测混凝土抗压强度。
4. Wine Quality: 用于预测葡萄酒的质量。
5. Forest Fires: 用于预测葡萄酒的质量。
6. Bike Sharing: 用于预测单车共享系统的需求量。
7. Red Wine Quality: 用于预测红葡萄酒的质量。
8. Yacht Hydrodynamics: 用于预测游艇的阻力。
9. Power Plant: 用于预测发电厂的电力输出。
10. Kin8nm: 用于预测分子的能量。

### 回答2：
UCI回归预测数据集是来自UCI机器学习库的一组用于回归预测的数据集。以下是一些常见的UCI回归预测数据集：

1. "Boston Housing"数据集：该数据集包含关于波士顿地区房屋的各种特征，如房屋面积、房间数量、犯罪率等，目标是预测房屋价格。

2. "California Housing"数据集：该数据集收集了加州各个地区的房屋特征，如房屋年龄、人口密度、收入中位数等，目标是预测房屋价值的中位数。

3. "Computer Hardware"数据集：该数据集包含有关计算机硬件的特征，如时钟频率、平均内存等，目标是预测计算机的性能。

4. "Energy Efficiency"数据集：该数据集收集了不同建筑物的特征，如墙体面积、玻璃面积等，目标是预测建筑物的能源效率。

5. "Wine Quality"数据集：该数据集包含了不同葡萄酒的化学特性，如酸度、酒精含量等，目标是预测葡萄酒的质量。

这些数据集提供了一个用于回归预测问题的基准，研究人员和数据科学家可以使用它们来开发和评估回归模型的性能。这些数据集通常包含了特征和相应的目标变量，可以用于训练和测试回归模型。

UCI波士顿房价预测数据集

以下是对UCI波士顿房价预测数据集的分析和预测的步骤：

1. 数据集准备与理解

from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd

# 加载数据集
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
data['PRICE'] = boston.target
print(data.head())

2. 可视化分析

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制房价与各特征的相关性分析图
plt.figure(figsize=(20, 10))
for i, feature in enumerate(boston.feature_names):
    plt.subplot(3, 5, i + 1)
    sns.scatterplot(x=feature, y='PRICE', data=data)
plt.show()

3. 数据集划分

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

4. 岭回归线性回归模型训练

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 训练岭回归模型
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X_train, y_train)

5. 岭回归模型正则参数调优

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 正则参数调优
param_grid = {'alpha': [0.1, 1.0, 10.0]}
grid_search = GridSearchCV(Ridge(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print(grid_search.best_params_)

6. 测试模型性能

# 测试模型性能
y_pred = ridge.predict(X_test)
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("RMSE:", rmse)
print("R2 Score:", r2)