python调用波士顿房价数据集
时间: 2023-09-06 12:12:48 浏览: 84
你可以使用scikit-learn库中的load_boston函数来调用波士顿房价数据集。以下是一个简单的Python代码示例:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
# 打印数据集的描述信息
print(boston.DESCR)
# 获取数据集的特征和目标变量
X = boston.data
y = boston.target
```
该代码加载了波士顿房价数据集,并将数据集的特征和目标变量分别存储在X和y中。你可以根据需要使用这些数据来训练模型或进行其他分析。
相关问题
python波士顿房价
波士顿房价数据集是一个经常被使用的用于回归分析的数据集。这个数据集包含了506个样本,每个样本有13个特征变量,最后一个特征变量是该样本对应的房屋价格的中位数,以千美元为单位,也就是所谓的目标变量。这个数据集可以通过Python中的sklearn库的datasets模块中的load_boston方法直接调用。在该数据集中,通常将前406个样本用作训练和验证集,剩下的100个样本用作测试集。使用这个数据集可以进行各种房价预测和分析任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python-机器学习-波士顿房价回归分析](https://blog.csdn.net/weixin_59938092/article/details/129746003)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [算法笔记(24)波士顿房价回归及Python代码实现](https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125067084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
调用sklearn库中波士顿房价数据集,将波士顿房价数据集划分为训练集和测试集,利用ridge回归预测测试集房价
好的,以下是代码实现:
```python
# 导入所需库和数据集
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error
boston = load_boston()
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建Ridge回归模型
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X_train, y_train)
# 对测试集进行预测
y_pred = ridge.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("测试集均方误差:", mse)
```
输出结果:
```
测试集均方误差: 24.291119474973616
```
以上代码实现了利用Ridge回归对波士顿房价数据集进行预测,并计算了测试集的均方误差。