housing = fetch_california_housing()解释一下啊

这行代码是用于从 scikit-learn 数据集中获取 California Housing 数据集的。具体的解释如下：

- `fetch_california_housing()` 是 scikit-learn 中的一个函数，用于获取 California Housing 数据集。
- `housing` 是获取到的数据集对象，包含了数据集的所有信息（包括数据、标签等）。
- `=` 是赋值操作符，将 `fetch_california_housing()` 函数返回的数据集对象赋值给 `housing` 变量。

因此，这行代码的作用是获取 California Housing 数据集并将其存储在 `housing` 变量中，以便后续使用。

相关问题

unction load_boston is deprecated; `load_boston` is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. The Boston housing prices dataset has an ethical problem. You can refer to the documentation of this function for further details. The scikit-learn maintainers therefore strongly discourage the use of this dataset unless the purpose of the code is to study and educate about ethical issues in data science and machine learning. In this special case, you can fetch the dataset from the original source:: import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None) data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) target = raw_df.values[1::2, 2] Alternative datasets include the California housing dataset (i.e. :func:`~sklearn.datasets.fetch_california_housing`) and the Ames housing dataset. You can load the datasets as follows:: from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() for the California housing dataset and:: from sklearn.datasets import fetch_openml housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) for the Ames housing dataset. warnings.warn(msg, category=FutureWarning) 线性回归模型的RMSE: 4.928602182665355 决策树回归模型的RMSE: 3.2273949915330395 随机森林回归模型的RMSE: 2.8109631609391226

这段提示信息的意思是，函数load_boston已经被弃用了，在1.0版本中已经弃用，在1.2版本中将被删除。波士顿房价数据集存在伦理问题，因此强烈不建议在非研究和教育伦理问题的情况下使用该数据集。如果要研究和教育有关伦理问题的数据科学和机器学习，可以从原始来源获取数据集。此外，还提供了替代数据集，包括加利福尼亚房屋数据集和埃姆斯房屋数据集。最后，给出了三种模型的RMSE值。

fetch_california_housing

`fetch_california_housing`通常是一个函数或方法名，它用于从数据源获取加州房价的数据集，这个数据集常用于机器学习和统计分析中的回归任务，例如预测房屋价格。此函数可能是从Python的数据处理库如pandas_datareader、Scikit-Learn的内置数据集，或者是像Kaggle这样的在线资源获取。

这个函数的一般用法可能会包括导入必要的库，设置URL或路径，然后调用该函数下载并加载数据。下面是一个简化的示例：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_california_housing

# 下载数据
california_housing = fetch_california_housing()

# 数据预览
print(california_housing.DESCR)  # 查看描述信息
data = california_housing.data
target = california_housing.target  # 获取特征值和目标变量

# 可能还需进行数据清洗和分割成训练集和测试集等步骤