使用线性回归模型预测波斯顿房价。
时间: 2025-03-05 15:48:05 浏览: 49
### 使用线性回归模型预测波士顿房价
为了使用线性回归模型预测波士顿房价,可以按照如下方法操作:
#### 导入必要的库
首先需要导入所需的 Python 库。这包括 `pandas` 和 `numpy` 用于数据处理,`matplotlib.pyplot` 用于绘图展示,还有来自 `sklearn` 的模块来进行建模。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
```
需要注意的是,在较新的 scikit-learn 版本中,`load_boston` 函数已被移除或标记为过时,因此建议寻找替代的数据源或者安装旧版本的 scikit-learn 来加载此特定数据集[^4]。
#### 加载并准备数据
接下来,加载波士顿房价数据集,并查看其基本信息以便理解特征结构。
```python
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df['PRICE'] = boston.target
print(df.head())
```
#### 划分训练集和测试集
将数据划分为训练集和测试集,这样可以在未知数据上评估模型性能。
```python
X = df.drop('PRICE', axis=1).values
y = df['PRICE'].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
#### 构建与训练模型
创建一个线性回归实例,并利用训练数据对其进行拟合。
```python
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
```
此时已经完成了模型的初步构建工作,可以通过打印出模型参数来了解具体的权重分配情况。
```python
print("截距 (β0):", model.intercept_)
print("斜率 (β1):", model.coef_)
```
#### 预测及评价
应用训练好的模型对测试样本做出价格预估,并计算均方误差作为衡量标准之一。
```python
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
rmse = np.sqrt(mse)
print(f'Root Mean Squared Error: {rmse}')
```
通过上述过程即可完成基于 Scikit-Learn 的线性回归分析流程,从而实现对于波士顿地区房屋售价的有效估计[^1]。
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