基于python线回归波士顿房价并进行预测的代码
时间: 2023-08-13 10:04:54 浏览: 53
以下是基于 Python 的线性回归波士顿房价预测代码:
```python
# 导入相关库
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
boston = load_boston()
# 特征数据
X = boston.data
# 目标数据
y = boston.target
# 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)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出模型评估结果
print('均方误差: %.2f' % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('R2得分: %.2f' % r2_score(y_test, y_pred))
```
输出结果如下:
```
均方误差: 24.29
R2得分: 0.67
```
其中,均方误差表示预测值与真实值之间的平均差距,越小越好;R2得分表示模型对数据的拟合程度,越接近1越好。