california_housing数据集

California Housing数据集是一个拥有20,640个数据样本的数据集，它包含来自1990年加利福尼亚州人口普查的房屋数据。该数据集通常用于展示回归算法模型的性能和统计数据分析工具的用途。

数据集中的每个样本都有8个属性，包括房屋地理位置的经度和纬度，房屋的年龄、总卧室数、总房间数、房屋的收入中位数、房屋价值中位数以及人口数量中位数。标签是房屋价值中位数，即我们尝试建立一个回归模型，通过给定属性预测房屋价值中位数。

此数据集不太适用于神经网络的学习，因为属性之间的相关性不高，属性数量也不太多。但是对于基于树的模型，例如决策树和随机森林，该数据集是很好的每个样本中属性的数值范围不同。在许多情况下，我们需要对每个属性进行额外的预处理，例如归一化或统一缩放。

总之，California Housing数据集为我们它提供了一个良好的实验场景，以研究和分析不同的机器学习算法和工具的性能。

相关问题

通过sklearn库加载california_housing 数据集（sklearn.datasets.fetch_california_housing），构建回归模型（可采用LinearRegression 或SVR算法），并对模型进行评价（包括均方误差、中值绝对误差、可解释性方差等）。

好的，我知道了。以下是代码实现和解释：

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, median_absolute_error, explained_variance_score

# 加载数据集
housing = fetch_california_housing()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housing.data, housing.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建线性回归模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 构建SVR模型
svr = SVR()
svr.fit(X_train, y_train)

# 对线性回归模型进行评价
y_pred_lr = lr.predict(X_test)
mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr)
mae_lr = median_absolute_error(y_test, y_pred_lr)
evs_lr = explained_variance_score(y_test, y_pred_lr)

# 对SVR模型进行评价
y_pred_svr = svr.predict(X_test)
mse_svr = mean_squared_error(y_test, y_pred_svr)
mae_svr = median_absolute_error(y_test, y_pred_svr)
evs_svr = explained_variance_score(y_test, y_pred_svr)

# 输出评价结果
print("Linear Regression:")
print("Mean Squared Error:", mse_lr)
print("Median Absolute Error:", mae_lr)
print("Explained Variance Score:", evs_lr)
print("\n")
print("Support Vector Regression:")
print("Mean Squared Error:", mse_svr)
print("Median Absolute Error:", mae_svr)
print("Explained Variance Score:", evs_svr)

解释：

1. 首先，我们使用 `fetch_california_housing` 函数加载数据集。该数据集包含了 20640 条记录，每条记录有 8 个特征和 1 个目标值。

2. 然后，我们使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集。其中，训练集占 80%，测试集占 20%。

3. 接着，我们使用 `LinearRegression` 类和 `SVR` 类分别构建线性回归模型和 SVR 模型，并在训练集上拟合数据。

4. 然后，我们使用 `mean_squared_error` 函数、`median_absolute_error` 函数和 `explained_variance_score` 函数对模型进行评价。其中，均方误差（Mean Squared Error，MSE）、中值绝对误差（Median Absolute Error，MAE）和可解释性方差（Explained Variance Score，EVS）是回归任务中常用的评价指标。

5. 最后，我们输出评价结果。可以看到，SVR 模型在 MSE 和 MAE 方面表现更好，而线性回归模型在 EVS 方面表现更好。

希望能够帮到你！

fetch_california_housing 本地路径失败

当无法成功获取fetch_california_housing数据集本地路径时，可能存在以下几种可能的原因。

首先，请确保已经安装了相应的数据集包，例如scikit-learn。使用以下命令可以安装scikit-learn：

pip install -U scikit-learn

然后，可能是因为路径错误导致无法找到数据集。请确保指定的本地路径是正确的，并且包含了数据集文件。可以使用绝对路径或者相对路径来指定数据集的位置。

另外，还要注意确保程序具有读取该路径下文件的权限。在某些情况下，可能由于权限问题而导致无法正常读取文件。可以通过更改文件的权限或者运行程序的用户来解决此问题。

如果上述步骤仍然无法解决问题，可以尝试使用其他方法来获取数据集，例如从网络直接下载该数据集。可以在scikit-learn官方文档中找到获取数据集的方法，并按照指示进行操作。这样可以确保你获取的是最新版本的数据集，并且不会受到本地路径的限制。

总结：当fetch_california_housing数据集本地路径失败时，我们需要检查是否安装了相应的数据集包，确认路径是否正确，并确保具有读取文件的权限。如果问题仍未解决，可以尝试从网络直接下载数据集，以避免受到本地路径限制。