决策树波兰顿房价代码

决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。针对波兰顿房价预测问题，我们可以通过决策树算法来实现预测模型。

以下是决策树波兰顿房价预测的代码：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

# 导入数据集
data = pd.read_csv('boston_house_prices.csv')
# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 构建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor()
# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测结果
result = model.predict([[0.02731, 0, 7.07, 0, 0.469, 6.421, 78.9, 4.9671, 2, 242, 17.8, 396.9, 9.14]])

print(result)

其中，我们使用了Pandas库来导入数据集，将数据集分为特征和标签，然后使用sklearn库中的DecisionTreeRegressor类来构建决策树回归模型，并用fit()方法进行训练。最后，我们使用predict()方法来进行预测。

相关问题

波士顿房价决策树python代码

以下是一个使用决策树模型对波士顿房价数据集进行预测的Python代码示例：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 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
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树回归模型
regressor = DecisionTreeRegressor()

# 拟合模型
regressor.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

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

该代码首先导入了所需的库和模块，然后加载了波士顿房价数据集。接下来，将数据集划分为训练集和测试集。然后，创建了一个决策树回归模型，并使用训练集对模型进行拟合。最后，使用测试集进行预测，并计算预测结果与真实值之间的均方误差。

决策树算法回归问题代码

决策树算法可以用于回归问题。下面是一个使用Python实现的决策树回归问题的代码示例[^2]：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 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
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor()

# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

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

这段代码使用了scikit-learn库中的`DecisionTreeRegressor`类来创建决策树回归模型。首先，加载了波士顿房价数据集，并将数据集划分为训练集和测试集。然后，创建了一个决策树回归模型，并在训练集上进行训练。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测结果与真实值之间的均方误差。