利用python对Boston数据集进行特征选择的代码
时间: 2024-05-09 12:17:00 浏览: 10
以下是利用Python对Boston数据集进行特征选择的代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
# 加载数据集
boston = load_boston()
data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
target = boston.target
# 特征选择
selector = SelectKBest(f_regression, k=5)
selector.fit(data, target)
selected_features = data.columns[selector.get_support()]
# 输出选出来的特征
print(selected_features)
```
代码中使用了pandas库加载数据集,sklearn.feature_selection库进行特征选择,选择F值排名前5名的特征。最后输出选出来的特征名称。
相关问题
利用BP神经网络预测房价,并给出python代码
好的,利用BP神经网络预测房价,我们可以按照以下步骤进行:
1. 收集数据集
2. 数据预处理
3. 构建BP神经网络模型
4. 训练模型
5. 测试模型
下面是基于Python的代码实现:
1. 收集数据集
我们可以从公开数据集中获取房价数据,例如使用sklearn中自带的波士顿房价数据集。
```python
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
```
2. 数据预处理
我们需要对数据进行标准化处理,让所有特征处于同一规模范围内。
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
```
3. 构建BP神经网络模型
我们使用Keras构建BP神经网络模型。
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(13, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
```
4. 训练模型
我们使用adam优化器和均方误差损失函数训练模型。
```python
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)
```
5. 测试模型
我们将模型用于预测新的房价数据,并输出预测结果。
```python
import numpy as np
new_data = np.array([[0.1, 18.0, 2.31, 0.0, 0.538, 6.575, 65.2, 4.0900, 1.0, 296.0, 15.3, 396.9, 4.98]])
new_data = scaler.transform(new_data)
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction[0][0])
```
完整代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
# 收集数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 构建BP神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(13, input_dim=13, activation='relu'))
model.add(Dense(6, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
# 训练模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)
# 测试模型
new_data = np.array([[0.1, 18.0, 2.31, 0.0, 0.538, 6.575, 65.2, 4.0900, 1.0, 296.0, 15.3, 396.9, 4.98]])
new_data = scaler.transform(new_data)
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction[0][0])
```
利用贝叶斯优化器优化XGBoost回归模型的python代码实例
好的,以下是一个利用贝叶斯优化器优化XGBoost回归模型的Python代码实例:
```python
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from bayes_opt import BayesianOptimization
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 定义XGBoost回归模型
def xgb_reg(max_depth, learning_rate, n_estimators, gamma, min_child_weight):
model = xgb.XGBRegressor(max_depth=int(max_depth),
learning_rate=learning_rate,
n_estimators=int(n_estimators),
gamma=gamma,
min_child_weight=min_child_weight,
objective='reg:squarederror')
rmse = cross_val_score(model, X, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5).mean()
return -rmse
# 定义贝叶斯优化器
pbounds = {'max_depth': (3, 7),
'learning_rate': (0.01, 0.3),
'n_estimators': (50, 500),
'gamma': (0, 1),
'min_child_weight': (1, 10)}
optimizer = BayesianOptimization(f=xgb_reg, pbounds=pbounds, random_state=123)
# 进行优化
optimizer.maximize(init_points=10, n_iter=30)
# 输出最优参数
print(optimizer.max)
```
在以上代码中,我们首先加载了波士顿房价数据集,并定义了一个XGBoost回归模型。然后,我们使用贝叶斯优化器对该模型进行了优化,最终输出了最优参数。在优化过程中,我们设置了5个交叉验证折,将均方误差作为评价指标。通过运行该代码,我们可以得到一个优化过的XGBoost回归模型。