使用Scikit-learn构建房价预测的线性回归与逻辑回归模型

在【机器学习5）】的教程中，主要探讨了如何使用Scikit-learn库在Python中构建线性回归模型（包括LinearRegression、Lasso和Ridge）以及逻辑回归模型（logistic regression）。首先，我们从实际应用场景出发，假设我们要预测房价，数据集包含1000条记录，每个样本有10个特征，其中id是唯一标识符，其他9个特征如complete_year（房子建造年代）、average_price（平均价格）、area（房间面积）等，都是自变量。 自变量的选择上，注意到complete_year和average_price可能相对不那么关键，因此选择area、daypop（白天人口密度）、nightpop（夜间人口密度）、night20-39（20-39岁夜间人口密度）、sub_kde（地铁服务水平）、bus_kde（公交车服务水平）和kind_kde（幼儿园服务水平）作为主要自变量。通过这种方法，我们可以提取出这些数值特征对房价的影响。 在构建因变量标签时，作者采用了中位数法，将average_price分为高房价和低房价两类。具体来说，他们计算了average_price列的中位数（price_median），如果价格高于这个值，则定义为高房价（True），反之为低房价（False）。这样，我们就得到了一个二分类问题，便于后续模型训练。 在代码实现部分，首先计算平均价格的中位数，然后用lambda函数根据这个阈值创建了一个新的is_high列，展示了数据集中高房价和低房价的比例。这一步骤对于理解数据分布和模型构建至关重要。 接下来，作者会展示如何使用Scikit-learn中的LinearRegression、Lasso和Ridge回归模型来拟合数据，并可能还会介绍逻辑回归模型（Logistic Regression）的使用，以及模型评估和调优的方法。通过这些步骤，学习者可以掌握如何在实际项目中运用这些基础的机器学习算法，进行房价预测等任务。此外，课程还可能涉及模型的解释性、正则化（如Lasso和Ridge）的作用，以及如何处理特征选择和模型选择问题。整个过程旨在提升读者的机器学习实践能力。