用线性回归预测波士顿房价
时间: 2023-11-10 17:07:10 浏览: 92
可以使用线性回归模型来预测波士顿房价。该模型通过对波士顿地区的房价和一些相关因素进行分析,得出了一个数学方程,可以通过输入相关因素的值,来预测房价。
在使用线性回归模型之前,需要对数据进行处理,包括数据清洗、特征选择、特征标准化等。然后,将数据分为训练集和测试集,并使用训练集来训练模型,然后将测试集输入模型中进行预测,并计算预测结果和真实值之间的误差。最后,通过对误差进行分析来评估模型效果,并进行调整和优化。
如果要使用线性回归模型预测波士顿房价,可以使用Python中的Scikit-learn库中的线性回归模型。具体步骤如下:
1. 导入数据集
```python
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
```
2. 数据清洗和特征处理
```python
# 这里省略了数据清洗和特征处理的代码
```
3. 将数据分为训练集和测试集
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4. 训练模型并进行预测
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
```
5. 评估模型效果
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)
```
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