Python scikit-learn 做线性回归

陆勤_数据人网

发布于 2018-02-28 14:59:57

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文章被收录于专栏：数据科学与人工智能数据科学与人工智能

线性回归是简单易用的机器学习算法，scikit-learn是python强大的机器学习库。

本篇文章利用线性回归算法预测波士顿的房价。波士顿房价数据集包含波士顿郊区住房价值的信息。

第一步：Python库导入

%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport sklearn

第二步：数据获取和理解

波士顿数据集是scikit-learn的内置数据集，可以直接拿来使用。

from sklearn.datasets import load_bostonboston = load_boston()

print(boston.keys())

dict_keys([‘data’, ‘target’, ‘feature_names’, ‘DESCR’])

print(boston.data.shape)

(506, 13)

print(boston.feature_names)

[‘CRIM’ ‘ZN’ ‘INDUS’ ‘CHAS’ ‘NOX’ ‘RM’ ‘AGE’ ‘DIS’ ‘RAD’ ‘TAX’ ‘PTRATIO’’B’ ‘LSTAT’]

结论：波士顿数据集506个样本，14个特征。

print(boston.DESCR)

bos = pd.DataFrame(boston.data)print(bos.head())

        0     1     2    3      4      5     6       7    8      9     10  \0  0.00632  18.0  2.31  0.0  0.538  6.575  65.2  4.0900  1.0  296.0  15.3   1  0.02731   0.0  7.07  0.0  0.469  6.421  78.9  4.9671  2.0  242.0  17.8   2  0.02729   0.0  7.07  0.0  0.469  7.185  61.1  4.9671  2.0  242.0  17.8   3  0.03237   0.0  2.18  0.0  0.458  6.998  45.8  6.0622  3.0  222.0  18.7   4  0.06905   0.0  2.18  0.0  0.458  7.147  54.2  6.0622  3.0  222.0  18.7          11    12  0  396.90  4.98  1  396.90  9.14  2  392.83  4.03  3  394.63  2.94  4  396.90  5.33

bos.columns = boston.feature_namesprint(bos.head())

print(boston.target[:5])

bos['PRICE'] = boston.target

bos.head()

第三步：数据模型构建——线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = bos.drop('PRICE', axis=1)lm = LinearRegression()lm

lm.fit(X, bos.PRICE)

print('线性回归算法w值：', lm.coef_)print('线性回归算法b值: ', lm.intercept_)

import matplotlib.font_manager as fmmyfont = fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/msyh.ttc')plt.scatter(bos.RM, bos.PRICE)plt.xlabel(u'住宅平均房间数', fontproperties=myfont)plt.ylabel(u'房屋价格', fontproperties=myfont)plt.title(u'RM与PRICE的关系', fontproperties=myfont)plt.show()

第四步：数据模型应用——预测房价

lm.predict(X)[0:5]

array([ 30.00821269, 25.0298606 , 30.5702317 , 28.60814055, 27.94288232])

mse = np.mean((bos.PRICE - lm.predict(X)) ** 2)print(mse)

21.897779217687486

总结

1 使用.DESCR探索波士顿数据集，业务目标是预测波士顿郊区住房的房价；

2 使用scikit-learn针对整个数据集拟合线性回归模型，并计算均方误差。

思考环节

1 对数据集分割成训练数据集和测试数据集

2 训练数据集训练线性回归模型，利用线性回归模型对测试数据集进行预测

3 计算训练模型的MSE和测试数据集预测结果的MSE

4 绘制测试数据集的残差图

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原始发表：2017-11-01，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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