train=housing.sample(frac=0.7) test=housing[~housing.index.isin(train.index)] mdl=stats.OLS.from_formula('price~sqft_living',train).fit() ypred,ytrue=mdl.predict(test['sqft_living']),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) mdl_=stats.OLS.from_formula('np.log(price)~np.log(sqft_living)',train).fit() ypred,ytrue=np.exp(mdl_.predict(test['sqft_living'])),test['price'] frmse=np.sqrt(np.dot((ypred-ytrue).T,ypred-ytrue)/len(ytrue)) from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(ytrue,ypred)**0.5
时间: 2023-06-23 09:08:17 浏览: 74
这段代码是用来训练一个线性回归模型,并计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。具体步骤如下:
1. 从原始数据集中随机抽取70%的数据作为训练集,剩下的30%作为测试集。
2. 使用训练集拟合一个线性回归模型,其中因变量为房屋价格(price),自变量为房屋面积(sqft_living)。
3. 在测试集上使用训练好的模型进行预测,并记录预测值(ypred)和真实值(ytrue)。
4. 计算模型在测试集上的均方根误差(RMSE)。这里有两种计算方式,第一种是使用numpy库中的dot函数和sqrt函数,第二种是使用sklearn.metrics库中的mean_squared_error函数。
5. 重复2~4步,但这里使用对数转换后的自变量和因变量来拟合模型,计算其在测试集上的均方根误差(RMSE)。
相关问题
train=df.sample(frac=0.7,random_state=200) dev=df.drop(train.index) df['label'].value_counts()
这段代码涉及到数据集的划分和查看标签的计数。下面是代码的解读:
- 首先,使用`sample()`函数从数据框`df`中随机抽取70%的样本作为训练集,设置`frac=0.7`表示抽取比例为70%,`random_state=200`是一个随机种子,保证每次运行代码时得到的随机结果是相同的。抽取的结果赋值给变量`train`。
- 接着,使用`drop()`函数将训练集中的样本在原数据框`df`中删除,得到剩余的样本作为开发集,将结果赋值给变量`dev`。
- 最后,使用`value_counts()`函数统计`df`数据框中`label`列中每个标签出现的次数,并返回一个包含标签计数的数据框。这个函数可以帮助我们了解数据集中各个标签的分布情况。
总结起来,这段代码的作用是将数据集`df`划分为训练集和开发集,并查看数据集中每个标签出现的次数。使用随机抽样的方式保证了训练集和开发集的随机性,并且可以通过标签计数来了解数据集中各个标签的分布情况。
spam=pd.read_table("spambase.txt",sep=',',header=None) ColName=['X'+str(k+1) for k in np.arange(57)] ColName .append('Y') spam.columns=ColName train=spam.sample(frac=0.7) test=spam[~spam.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('Y',axis=1),train['Y'] xtest,ytest=test.drop('Y',axis=1),test['Y']
这段代码是在使用 Pandas 库读取一个名为 spambase.txt 的文件,并将其分成训练集和测试集。具体来说,代码首先使用了 read_table 函数读取了 spambase.txt 文件,设置了分隔符为逗号,将文件的第一行作为列名,然后将列名中的最后一列改名为 'Y'。接着使用 sample 函数从数据集中随机抽样了 70% 的数据作为训练集,剩下的数据作为测试集,并将训练集和测试集中的特征和标签分别存储在 xtrain、ytrain、xtest 和 ytest 中。