sklearn.datasets.load_boston
时间: 2023-04-26 15:03:33 浏览: 112
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。
相关问题
boston_hoursing = sklearn.datasets.load_boston() boston_feature = boston_hoursing.data 现在我的这两段python代码因为load_boston()无法使用而不能运行,如何解决?
`load_boston()`函数是来自于`sklearn.datasets`模块,所以你需要先确保已经正确安装了`scikit-learn`库。如果你已经安装了该库,但仍无法使用该函数,可能是因为你的版本比较老旧,可以考虑升级到最新版本。你可以通过以下代码来检查是否已经正确安装`scikit-learn`库:
```
import sklearn
print(sklearn.__version__)
```
如果输出正确的版本号,但仍然无法使用`load_boston()`函数,那么可能是因为你没有正确导入该函数。你可以使用以下代码来导入该函数:
```
from sklearn.datasets import load_boston
```
这样就可以使用`load_boston()`函数来加载波士顿房价数据集了。
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
好的,我可以帮你回答这个问题。以下是基于sklearn的波士顿房价数据集的线性回归模型的训练代码,并计算模型的RMSE和R2得分:
```
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()
X = boston.data
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)
# 创建线性回归模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算RMSE和R2得分
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
# 打印输出结果
print("RMSE:", rmse)
print("R2 score:", r2)
```
注意事项:在运行代码前,请确保sklearn、numpy和pandas等库已经安装完成。
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