ML线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战 _Kaggle

波士顿房屋数据：该数据集取自StatLib库, 并由卡内基梅隆大学维护。该数据集涉及房屋城市波士顿的房价。提供的数据集具有506个实例和13个特征。
数据集描述取自

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让我们建立线性回归模型, 预测房价
【ML线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战】输入库和数据集。

# Importing Libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt# Importing Data from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston()

输入波士顿数据的形状并获取feature_names

boston.data.shape

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boston.feature_names

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将数据从nd-array转换为dataframe并将特征名称添加到数据

data = https://www.lsbin.com/pd.DataFrame(boston.data) data.columns = boston.feature_namesdata.head( 10 )

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在数据集中添加"价格"列

# Adding 'Price' (target) column to the data boston.target.shape

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data[ 'Price' ] = boston.target data.head()

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波士顿数据集的描述

data.describe()

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波士顿数据集的信息

data.info()

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获取输入和输出数据, 并将数据进一步拆分为训练和测试数据集。

# Input Data x = boston.data# Output Data y = boston.target# splitting data to training and testing dataset. from sklearn.cross_validation import train_test_split xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size = 0.2 , random_state = 0 )print ( "xtrain shape : " , xtrain.shape) print ( "xtest shape: " , xtest.shape) print ( "ytrain shape : " , ytrain.shape) print ( "ytest shape: " , ytest.shape)

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将线性回归模型应用于数据集并预测价格。

# Fitting Multi Linear regression model to training model from sklearn.linear_model import LinearRegression regressor = LinearRegression() regressor.fit(xtrain, ytrain)# predicting the test set results y_pred = regressor.predict(xtest)

绘制散点图以显示预测结果-" ytrue"值与" y_pred"值

# Plotting Scatter graph to show the prediction # results - 'ytrue' value vs 'y_pred' value plt.scatter(ytest, y_pred, c = 'green' ) plt.xlabel( "Price: in $1000's" ) plt.ylabel( "Predicted value" ) plt.title( "True value vs predicted value : Linear Regression" ) plt.show()

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线性回归的结果, 即均方误差。

# Results of Linear Regression. from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(ytest, y_pred) print ( "Mean Square Error : " , mse)