线性回归预测波斯顿房价
时间: 2025-05-03 13:46:15 浏览: 30
线性回归是一种经典的机器学习算法,主要用于解决连续值预测的问题。通过建立输入变量与目标变量之间的线性关系模型,我们可以对未知数据的目标值进行预测。
在波士顿房价预测任务中,我们通常会利用Scikit-Learn库提供的`Boston Housing`数据集作为示例。以下是简要步骤:
1. **加载数据**:从 Scikit-Learn 的 `datasets` 模块导入 Boston 数据集,并将其分为特征矩阵 (X) 和标签向量 (y)。
2. **划分训练集和测试集**:为了评估模型性能,我们需要将原始数据划分为训练集和测试集(例如80%的数据用于训练,剩下的20%用于测试)。
3. **标准化处理**:由于各个特征的取值范围可能存在较大差异,因此需要先对数据做归一化或标准化预处理,使得所有特征处于相近的数量级上。
4. **构建并拟合模型**:创建一个线性回归实例,然后传入训练样本让其自动计算出最佳权重参数w及偏置b完成建模过程。
5. **验证结果**:运用均方误差(MSE)、R²等指标度量预测效果的好坏程度;最后还可以尝试可视化实际值vs预测值得到直观感受。
下面是一个简单的Python代码片段展示如何操作:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据集
boston = datasets.load_boston()
X = boston.data # 特征
y = boston.target # 房价标签
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train_scaled, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test_scaled)
```
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