回归模型与房价预测(代码片段)

关键词：

1. 导入boston房价数据集

2. 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。

3. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。

4.  一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。

#导入boston房价数据集
from sklearn.datasets import load_boston
boston=load_boston()
boston.keys()

print(boston.DESCR)
boston.feature_names
boston.target

#利用pandas处理数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(boston.data)


import matplotlib.pyplot as plt

x = boston.data[:,5]
y = boston.target
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,9.1*x-34,‘r‘)
plt.show()

#一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型。
import matplotlib.pyplot as plt
x=boston.data[:,5]
y=boston.target
plt.figure(figsize=(10,6))  
plt.plot(x,9*x-20,‘r‘)
plt.scatter(x,y)
plt.show()

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lineR = LinearRegression()  #线性回归y=kx+b
lineR.fit(x.reshape(-1,1),y)
k=lineR.coef_
b=lineR.intercept_

3.

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lineR = LinearRegression()
lineR.fit(boston.data,y)
k = lineR.coef_    
b = lineR.intercept_

import matplotlib.pyplot as plt
x=boston.data[:,12].reshape(-1,1)
y=boston.target
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(x,y)

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lineR=LinearRegression()
lineR.fit(x,y)
y_pred=lineR.predict(x)
plt.plot(x,y_pred,‘yellow‘)
print(lineR.coef_,lineR.intercept_)
plt.show()

4.

from  sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = poly.fit_transform(x)

lrp = LinearRegression()
lrp.fit(x_poly,y)
y_poly_pred = lrp.predict(x_poly)

plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,y_poly_pred,‘r‘)
plt.show()

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = poly.fit_transform(x)

lrp = LinearRegression()
lrp.fit(x_poly,y)
plt.scatter(x,y)
plt.scatter(x,y_pred)
plt.scatter(x,y_poly_pred)   #一元多项式回归
plt.show()

回归模型与房价预测(代码片段)

导入boston房价数据集fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()print(boston.keys())一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。fromsklearn.datasetsimportload_bostonimportmatplotlib.pyplotaspltboston=load_ 查看详情

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回归模型与房价预测(代码片段)

...ta.shape　　查看boston的数据形状，结果为(506,13)2.一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。 data=boston.datax=data[ 查看详情

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1.导入boston房价数据集#导入boston房价数据集fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.keys()print(boston.DESCR)boston.feature_namesboston.target#利用pandas处理数据importpandasaspddf=pd.DataFrame(bost 查看详情

回归模型与房价预测(代码片段)

fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.keys()print(boston.DESCR)boston.data.shapeimportpandasaspdpd.DataFrame(boston.data)boston.feature_namesboston.targetimportpandasaspddf=p 查看详情

回归模型与房价预测(代码片段)

importpandasaspdpd.DataFrame(boston.data) fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.keys()dict_keys([‘data‘,‘target‘,‘feature_names‘,‘DESCR‘])012345678910111200.0063218.02.3 查看详情

回归模型与房价预测(代码片段)

fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.keys()print(boston.DESCR)data=boston.datax=data[:,5]y=boston.targetimportmatplotlib.pyplotaspltplt.scatter(x,y)plt.plot(x,9*x-30)plt.sho 查看详情

回归模型与房价预测

1.导入boston房价数据集2.一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。3.多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。4. 一元多项式回归模... 查看详情

回归模型与房价预测

1.导入boston房价数据集2.一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。结果如下: 3.多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。结果如下:&n... 查看详情

回归模型与房价预测

1.导入boston房价数据集fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.keys()print(boston.DESCR)#介绍data=boston.data#查看数据boston.target#查看房价boston.feature_names#特征　　2.一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并 查看详情

回归模型与房价预测

  1.导入数据集fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.keys()2.查看数据集#介绍print(boston.DESCR)#查看数据data=boston.data#查看房价boston.target#特征boston.feature_names3.一元线性回归模型，建立一个变量与房价 查看详情

回归模型与房价预测

1.导入boston房价数据集fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.keys()print(boston.DESCR)boston.data.shapeboston.feature_namesboston.targetimportpandasaspddf=pd.DataFrame(boston.data)df 查看详情

回归模型与房价预测

fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.keys()dict_keys([‘data‘,‘target‘,‘feature_names‘,‘DESCR‘])print(boston.DESCR)data=boston.datax=data[:,5]y=boston.targetimportmatplotlib. 查看详情

回归模型与房价预测

1.导入boston房价数据集2.一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。#导入boston房价数据集fromsklearn.datasetsimportload_bostonimportnumpyasnpboston=load_boston()boston.keys()boston.targetimportpandasaspddf=pd.DataFrame(boston.data)... 查看详情

波士顿房价处理(代码片段)

1.导入boston房价数据集2.一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。3.多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。4. 一元多项式回归模... 查看详情

回归模型与房价预测

...tpandasaspdboston=load_boston()df=pd.DataFrame(boston.data)　#一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltx=boston.data[:,5]y=boston.targetLinR=LinearRegression()LinR.fit... 查看详情

sklearn线性回归实现房价预测模型(代码片段)

目录题目要求单特征线性回归方案一方案二多特征线性回归两份数据ex1data1.txtex1data2.txt题目要求建立房价预测模型：利用ex1data1.txt（单特征）和ex1data2.txt（多特征）中的数据，进行线性回归和预测。作散点图可知，数据大致符合... 查看详情