python波士顿房价预测pycharm四种回归运行结果图片

### 使用Python在PyCharm中进行波士顿房价预测 #### 四种回归模型及其运行结果展示 为了完成波士顿房价预测的任务，在PyCharm环境中配置合适的Python解释器至关重要。当弹出“Select Python Interpreter”窗口时，应选择Python3安装位置下的`bin`目录中的Python3版本，并点击OK按钮确认设置[^1]。 对于具体的波士顿房价预测项目，可以考虑应用如下四种不同的回归算法： 1. **线性回归 (Linear Regression)** 2. **岭回归 (Ridge Regression)** 3. **Lasso回归 (Lasso Regression)** 4. **随机森林回归 (Random Forest Regression)** 每一种回归方法都有其特点和适用场景。以下是这四个模型训练后的可视化效果示意（请注意实际操作中需自行生成这些图表）: ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge, Lasso from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据集并分割测试集与训练集 boston = load_boston() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2) models = { "Linear": LinearRegression(), "Ridge": Ridge(alpha=.5), "Lasso": Lasso(alpha=.5), "RandomForest": RandomForestRegressor(n_estimators=100) } for name, model in models.items(): # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test) # 绘制散点图对比真实值与预测值 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(y_test, predictions, alpha=0.7) plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], color='red', linestyle='dashed') plt.title(f'{name} Model Predictions vs True Values') plt.xlabel('True Values') plt.ylabel('Predicted Values') plt.show() mse = mean_squared_error(y_test, predictions) print(f"{name}: MSE={mse:.2f}") ``` 上述代码片段展示了如何利用Matplotlib库来绘制各个回归模型的真实值与预测值之间的关系图。通过这种方式能够直观地比较不同模型的表现差异。