请使用线性回归算法对波士顿房价进行预测。
时间: 2023-09-23 20:04:23 浏览: 48
好的,下面是一个基于Python的使用线性回归算法对波士顿房价进行预测的示例代码:
1. 导入所需的库和数据集:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
data['PRICE'] = boston.target
```
2. 将数据集分成特征和目标两个部分:
```
X = np.array(data.iloc[:, :-1])
y = np.array(data.iloc[:, -1])
```
3. 将数据集划分为训练集和测试集:
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4. 使用线性回归算法进行训练和预测:
```
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
y_pred = lr.predict(X_test)
```
5. 计算模型的均方误差:
```
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
```
以上就是一个简单的使用线性回归算法对波士顿房价进行预测的示例代码。当然,在实际应用中还需要进行更多的数据预处理、特征选择、模型调参等工作,才能得到更好的结果。