knn算法python代码波士顿房价

以下是使用KNN算法进行波士顿房价预测的Python代码：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义KNN回归模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

# 拟合数据
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差为：", mse)

以上代码使用KNN回归模型对波士顿房价数据集进行拟合，并预测测试集的房价。最后计算均方误差（MSE）来评估模型的性能。

相关问题

python代码使用k近邻回归算法，对波士顿房价数据进行预测，并画出真实值与预测值的图像对比图

好的，以下是您所需的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.7 * len(X))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建KNN回归模型
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 绘制真实值和预测值对比图
plt.plot(y_test, label='true')
plt.plot(y_pred, label='predicted')
plt.legend()
plt.show()

希望能对您有所帮助！

如何使用Python进行KNN算法的房价分析，并评估模型性能？

在大数据分析和机器学习领域，KNN算法是一种常见的分类和回归方法。为了更好地理解和应用KNN算法进行房价分析，推荐阅读《Python大数据实战：KNN与线性回归案例分析》。该资料将指导你通过实际案例学习如何使用Python进行数据处理、模型构建和性能评估。

参考资源链接：[Python大数据实战：KNN与线性回归案例分析](https://wenku.csdn.net/doc/1bn7f1zfa5?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行房价分析需要对数据集进行充分的预处理，包括异常值的检测与处理。例如，在波士顿房价数据集中，需要识别并移除那些显著偏离正常范围的RM（平均房间数）、LSTAT（低收入人群比例）和PTRATIO（学生与教师比例）等特征值，以避免这些异常值影响模型的准确性。

接着，将数据集分割为训练集和测试集，常用的比例为80%的训练数据和20%的测试数据。为了进一步提高模型的性能，可以对数据进行归一化处理，确保所有的特征值都处于同一数量级，这样可以加快模型的收敛速度并提高预测的准确性。

模型建立后，使用训练集对KNN算法进行训练，并通过测试集来评估模型的性能。使用R²分数（决定系数）来衡量模型解释变量变化对因变量影响的强度和拟合优度，它是评价回归模型优劣的重要指标。

通过实际操作这些步骤，你将能够深刻理解KNN算法在房价预测中的应用，并掌握如何通过R²分数等评估指标来判断模型的性能。为了更深入地学习和实践，你可以参考《Python大数据实战：KNN与线性回归案例分析》，该手册不仅提供了理论知识，还涵盖了从数据处理到模型评估的完整流程，非常适合商科背景的学生或专业人士深入学习大数据和Python应用。

参考资源链接：[Python大数据实战：KNN与线性回归案例分析](https://wenku.csdn.net/doc/1bn7f1zfa5?spm=1055.2569.3001.10343)