基于Sklearn库中的数据集选择2种不同算法对比分析

好的，我可以为您介绍基于Sklearn库中的数据集选择2种不同算法对比分析的方法。

首先，我们可以选择一个适合回归任务的数据集，例如Sklearn库中自带的Boston房价数据集。该数据集包含506个样本和13个特征，目标是预测房价。

以下是使用随机森林回归和支持向量回归两种算法对Boston房价数据集进行对比分析的示例代码：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error

# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, 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=0.3, random_state=42)

# 使用随机森林回归算法建立模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = rf_model.predict(X_test)

# 使用支持向量回归算法建立模型
svr_model = SVR(kernel='linear')
svr_model.fit(X_train, y_train)
y_pred_svr = svr_model.predict(X_test)

# 性能评估
mse_rf = mean_squared_error(y_test, y_pred_rf)
mae_rf = mean_absolute_error(y_test, y_pred_rf)
mse_svr = mean_squared_error(y_test, y_pred_svr)
mae_svr = mean_absolute_error(y_test, y_pred_svr)

# 输出评估结果
print("Random Forest Regression:")
print("MSE: ", mse_rf)
print("MAE: ", mae_rf)

print("Support Vector Regression:")
print("MSE: ", mse_svr)
print("MAE: ", mae_svr)

在这个示例中，我们选择了随机森林回归和支持向量回归两种算法对Boston房价数据集进行对比分析。我们首先使用train_test_split方法将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们使用随机森林回归算法和支持向量回归算法建立模型，并将模型应用于测试集。最后，我们使用均方误差和平均绝对误差两个指标对模型进行评估。

您可以根据需要选择不同的数据集和算法进行对比分析，以找到最适合您的问题的算法。