non-linear-regression-x-y.csv数据集下载

<think>嗯，用户问的是关于一段Python代码报错的问题。错误信息显示`load_boston`已经被移除了，因为波士顿房价数据集存在伦理问题。用户可能是在运行一个旧教程里的代码，遇到了这个问题。首先，我需要理解用户的具体情况。他们可能正在学习线性回归或者机器学习，想用波士顿数据集做例子，但现在无法运行代码。 代码里还涉及到`pred_house_price`函数，里面有一些关于线性回归的可视化，比如调整数据维度、绘制散点图和回归线。用户有三个注释问题，①为什么要调整维度，②散点图用的什么数据，③直线用的什么数据。这些问题可能用户不太理解代码的具体实现步骤，需要解释清楚。 首先，处理报错的问题。波士顿数据集被移除，所以需要替换成其他数据集，比如加利福尼亚房价数据集或者Ames数据集。用户可能需要修改代码中的数据集加载部分，同时调整后续的特征和标签变量名，因为不同数据集的字段可能不同。 然后，回答用户关于代码的三个问题。调整维度是因为scikit-learn的模型通常需要二维特征数组，即使只有一个特征。散点图用的是原始的面积和房价数据，而直线则是用模型预测的结果来展示回归线。 可能用户对维度调整不理解，需要详细解释`reshape`的作用。另外，用户可能对机器学习流程不熟悉，比如数据准备、模型训练和预测，以及可视化步骤，需要分步骤说明。 还需要检查用户的代码是否有其他潜在问题，比如导入的库是否正确，是否需要安装额外依赖。用户可能使用的是较新版本的scikit-learn，所以需要提醒他们版本变化带来的影响，建议使用替代数据集。 最后，确保回答结构清晰，逐步解决问题，先解决报错，再解释代码中的疑问，并提供一个修改后的示例代码，帮助用户顺利运行程序。同时，注意使用中文，保持口语化，避免使用专业术语过多，必要时进行解释。</think>好的，我分步帮您分析这个代码的问题和注释中的疑问： 一、关于报错问题： 1. 错误原因：`load_boston()` 在 scikit-learn 1.2+ 版本中因伦理问题被移除 2. 解决方案建议： (1) 替换为加利福尼亚房价数据集： ```python from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() x, y = housing.data[:, 0].reshape(-1,1), housing.target # 取第一个特征（房屋面积） ``` (2) 或使用 Ames 房价数据集： ```python from sklearn.datasets import fetch_openml housing = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True) x = housing.data['GrLivArea'].values.reshape(-1,1) # 地上生活面积 y = housing.target ``` 二、关于代码中的三个注释问题： ① `x = x.reshape(len(x), 1)` 的作用： - scikit-learn 要求特征数据是二维数组（样本数 × 特征数） - 原始x是一维数组（shape为(7,)），需转为二维（shape为(7,1)） - 例如：[150,200] → [[150],[200]] ② `plt.scatter(x, y)` 绘制的是： - 原始输入数据：x轴是房屋面积（平方英尺），y轴是售价（美元） - 数据点展示实际面积与价格的对应关系（7个样本点） ③ `plt.plot(x, pre)` 绘制的是： - 使用训练好的线性回归模型预测的结果 - x轴是相同的面积数据，pre是模型预测的房价 - 红线表示回归直线，展示面积与价格的线性关系 三、修改后的完整代码示例（使用加利福尼亚数据集）： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import fetch_california_housing def pred_house_price(): plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.size'] = 12 # 加载替代数据集 housing = fetch_california_housing() x = housing.data[:, 0].reshape(-1, 1) # 取第一个特征（房屋面积） y = housing.target * 100000 # 将单位转换为美元 plt.xlabel('面积（平方英尺）') plt.ylabel('售价（美元）') clf = LinearRegression() clf.fit(x, y) pre = clf.predict(x) plt.scatter(x, y, s=10, alpha=0.5) # 原始数据散点图 plt.plot(x, pre, 'r-', linewidth=2) # 回归直线 plt.show() pred_house_price() ``` 四、代码执行结果说明： 1. 将显示房屋面积与价格的散点分布 2. 红色直线表示线性回归模型拟合的预测结果 3. 可以直观看到面积与价格的正相关趋势 建议升级 scikit-learn 到最新版本，并使用更符合伦理规范的数据集进行机器学习实践。

好的，以下是一个简单的联邦学习差分隐私保护的线性回归模型的实现代码： ```python import pandas as pd import numpy as np import random from sklearn.linear_model import LinearRegression # 加载数据集 data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/diamonds.csv") # 将数据集分成两份 data1 = data.sample(frac=0.5, random_state=1) data2 = data.drop(data1.index) # 定义隐私参数 epsilon = 1 delta = 1e-5 # 定义差分隐私机制 def laplace_mech(data, sensitivity, epsilon): beta = sensitivity / epsilon noise = np.random.laplace(0, beta, len(data)) return data + noise # 计算数据集的灵敏度 sensitivity = 2 * data['price'].max() / len(data) # 对数据集进行差分隐私处理 data1['price'] = laplace_mech(data1['price'], sensitivity, epsilon) # 定义线性回归模型 model = LinearRegression() # 在本地训练第一份数据 X1 = data1[['carat', 'depth', 'table', 'x', 'y', 'z']] y1 = data1['price'] model.fit(X1, y1) # 在本地进行预测并计算模型的准确率 X2 = data2[['carat', 'depth', 'table', 'x', 'y', 'z']] y2 = data2['price'] y_pred = model.predict(X2) accuracy = model.score(X2, y2) # 对模型进行差分隐私处理 model.coef_ = laplace_mech(model.coef_, sensitivity, epsilon) # 在第二份数据上进行预测并计算模型的准确率 y_pred = model.predict(X2) accuracy_private = model.score(X2, y2) # 输出模型的准确率 print("Non-private accuracy: %.2f" % accuracy) print("Private accuracy: %.2f" % accuracy_private) ``` 在这个代码中，我们首先将数据集分成两份，并对其中一份进行差分隐私处理。然后我们在本地训练第一份数据，并在第二份数据上进行预测并计算模型的准确率。接着，我们对模型进行差分隐私处理，并在第二份数据上进行预测并计算模型的准确率。最后，我们输出模型的准确率，分别是未经过差分隐私处理的准确率和经过差分隐私处理的准确率。 需要注意的是，这个代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑许多其他因素，比如隐私参数的选择、差分隐私机制的具体实现、数据集的特点等等。