sklearn.datasets.load_boston

时间: 2023-04-26 17:03:33 浏览: 115

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《波士顿房价数据集分析——使用Jupyter Notebook探索与挖掘》波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）是机器学习领域一个经典的数据集，它源于1978年美国波士顿郊区的房地产信息，由哈佛大学的Cleveland等人创建。这个数据集包含了506个样本，每个样本代表一个郊区的住房区域，记录了14个特征变量，如犯罪率、房屋平均房间数、土地税率等，并有一个目标变量——中位房价（Median Value）。这个数据集常被用来进行回归分析，帮助我们理解不同因素如何影响房价。一、数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理。这包括读取数据、检查缺失值、异常值和数据类型。Jupyter Notebook提供了一个友好的交互式环境，我们可以使用Python的Pandas库轻松完成这些任务。导入数据，然后查看数据的基本信息，如行数、列数、数据类型和是否有缺失值。对于异常值，可以采用Z-Score或IQR方法来识别并处理。二、特征理解 1. CRIM：每千人的犯罪率，反映社区的安全程度。 2. ZN：25000平方英尺以上的住宅区比例，反映地区的住宅规模。 3. INDUS：非零售商业用地比例，表示工业活动的密集程度。 4. CHAS：是否位于查尔斯河，这是一个虚拟变量，1表示在河边，0表示不在。 5. NOX：一氧化氮浓度，空气质量指标。 6. RM：平均房间数，反映住房条件。 7. AGE：1940年前建造的房屋比例，表示地区的老化程度。 8. DIS：到五个波士顿就业中心的距离加权距离。 9. RAD：到达放射状高速公路的指数，交通便利度。 10. TAX：每$10000的全价财产税率，反映了税收负担。 11. PTRATIO：学生与老师的比率，教育质量的指标。 12. B：1000(Bk - 0.63)^2，Bk是黑人比例。 13. LSTAT：低收入人口的比例，社会经济状况的指标。 14. MEDV：目标变量，中位房价（$1000s）。三、相关性分析通过计算特征间的皮尔逊相关系数或者绘制热力图，我们可以发现哪些特征与房价高度相关。例如，RM（平均房间数）、LSTAT（低收入人口比例）和PTRATIO（学生与老师的比率）往往与房价有显著关联。高房间数、低低收入人口比例和良好的教育环境通常会推高房价。四、数据可视化 Jupyter Notebook提供了丰富的可视化工具，如Matplotlib和Seaborn库。我们可以绘制箱线图、散点图和直方图来更直观地理解数据分布和关系。例如，用散点图显示RM与MEDV的关系，可以看出两者之间的正相关性。五、模型构建回归模型是处理这种问题的常用方法，如线性回归、决策树回归或随机森林回归。在Jupyter Notebook中，我们可以方便地实现模型的训练、验证和调优。例如，使用sklearn库构建线性回归模型，通过训练数据拟合模型，然后在测试数据上评估模型性能，如均方误差（MSE）和决定系数（R^2）。六、模型解释模型解释有助于我们理解特征的重要性。例如，通过线性回归模型的系数，我们可以得知各个特征对房价的影响程度。RM和LSTAT的系数如果为正且较大，说明它们对房价有正向推动作用。总结，波士顿房价数据集为我们提供了一个研究多元回归和预测模型的平台。借助Jupyter Notebook，我们可以高效地进行数据清洗、探索性分析、建模和结果解释，进一步了解影响房价的关键因素。这不仅有助于提升预测精度，也让我们对房地产市场有更深入的理解。

sklearn.datasets.load_boston是一个函数，用于加载波士顿房价数据集。该数据集包含506个样本，每个样本有13个特征，包括城镇犯罪率、每个城镇非零售业务的比例等。目标变量是该地区房屋的中位数价值。该数据集通常用于回归问题的训练和测试。

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基于sklearn的波士顿房价数据集（sklearn.datasets.load_boston），编写代码训练一个线性回归模型并计算模型的RMSE和R2得分

from sklearn.datasets import load_boston

分析此段代码功能： from sklearn.datasets import load_boston boston=load_boston() boston.data.shape

from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error b_datas = datasets.load_boston() 为什么报错？

from sklearn.datasets import load_boston ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

from sklearn.datasets import load_boston代码错误的原因是

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error import pandas as pd

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LassoCV import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing

AttributeError: module 'sklearn.datasets' has no attribute 'load_boston_house_prices'什么意思

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