SKLearn 构建模型预测鲍鱼年龄

鲍鱼年龄预测是一个经典的机器学习问题，可以通过回归模型来解决。下面就使用SKLearn库来构建一个基于线性回归的模型，预测鲍鱼年龄。

数据集：UC Irvine Machine Learning Repository提供的鲍鱼年龄数据集（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone），包含4177个样本，每个样本有8个特征（性别、长度、直径、高度、全重、壳重、内脏重、外脏重）和一个输出变量（年龄）。

步骤：

1. 导入SKLearn库和数据集。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_csv('abalone.data', header=None)

2. 数据预处理。

# 将性别列进行独热编码
data = pd.get_dummies(data, prefix=['Sex'], columns=[0])

# 切分训练集和测试集
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

3. 构建模型并训练。

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

4. 模型评估。

# 在训练集和测试集上进行预测
train_pred = clf.predict(X_train)
test_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型在训练集和测试集上的均方误差（MSE）和R平方值
print('MSE train: %.3f' % np.mean((train_pred - y_train) ** 2))
print('MSE test: %.3f' % np.mean((test_pred - y_test) ** 2))
print('R^2 train: %.3f' % clf.score(X_train, y_train))
print('R^2 test: %.3f' % clf.score(X_test, y_test))

输出结果：

MSE train: 4.545
MSE test: 4.634
R^2 train: 0.532
R^2 test: 0.519

我们可以看到，该模型在训练集和测试集上的$R^2$值都比较低，说明该模型对于该数据集的预测效果并不理想。可能需要尝试其他更复杂的模型或特征工程等方法来提升模型表现。