基于sklearn的波士顿房价预测_线性回归学习笔记
> 以下内容是我在学习https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程时遇到不懂的问题自己查询并理解的笔记,由于sklearn版本更迭改动了原作者的代码,如有理解偏差欢迎指正。
1. np.linspace
np.linspace(1,10) 在numpy中生成一个等差数列,可以加三个参数,np.linspace(1,10,10)在是两个参数时默认生成五十个数字的等差数列,第一第二哥数字分别代表数列的开头和结尾,如果是三哥参数,第三个参数代表等差数列的长度,既可以生成一个长度为10数字开头为1结尾为10的等差数列(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
2. plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
plt.subploy(2,3,5)这个代码的核心意思就是使用”整数来描述子图的位置信息“,顾名思义就是在一个画布中画多个图片,第一个参数nrows代表你把画布分为多少行,ncols代表你把画布分为多少列,index就更好理解了,它的意思就是接下来要画的图的索引位置,比如(2,3,5)他代表的意思就是把一张空白的画布分为两行,三列。六个位置区域,第三个索引参数一般就是从左上角开始到右下角依次编号(如下图),我查阅资料的时候有的博主强行机器翻译官方文档,并注明第三个参数不能大于10,其实不然,官方的意思是index<= nrows*ncols,也就是索引数字不能大于已有的画布分割数量。还有就是(2,3,5)与(235)效果等同,至于第三个参数**kwargs,作用是设置子图类型,极点图或线型图。
3.np.delete(x_data,abnormal_data,axis = 0)
第一个参数代表要处理的数据矩阵,第二个参数代表在什么位置处理(一般为一维数组),第三个参数 0 代表删除所在列,1代表删除所在行。
- 1 from sklearn import preprocessing
- 2 from sklearn.datasets import load_boston
- 3 from sklearn.metrics import r2_score
- 4 from sklearn.linear_model import LinearRegression
- 5 from sklearn.model_selection import train_test_split
- 6 import matplotlib.pyplot as plt
- 7 import numpy as np
- 8
- 9 #数据初始化
- 10 dataset = load_boston()
- 11 x_data,y_data=load_boston(return_X_y = True) #导入数据,x_data为特征变量、y_data为目标值
- 12 print("--------------'''获取自变量数据的形状'''--------------")
- 13 print(x_data.shape)
- 14 print(y_data.shape)
- 15 name_data = dataset.feature_names #导入特证名
- 16
- 17 #数据可视化
- 18 for i in range(len(name_data)):
- 19 plt.scatter(x_data[:,i],y_data,s = 20,marker = '<',c = 'r')
- 20 plt.title(name_data[i])
- 21 plt.show()
- 22 #处理异常数据
- 23 abnormal_data = []
- 24 for i in range(len(y_data)):
- 25 if y_data[i] == 50:
- 26 abnormal_data.append(i)#存储异常值的下标;
- 27 x_data = np.delete(x_data,abnormal_data,axis = 0)#删除值为y值为50的特征变量所在行
- 28 y_data = np.delete(y_data,abnormal_data,axis = 0)#删除值为y值为50的特征值所在行
- 29 print("------检测-------")
- 30 print(x_data.shape)
- 31 print(y_data.shape)
- 32
- 33 abnormal_title = []
- 34 for i in range(len(name_data)):
- 35 if name_data[i] == 'RM' or name_data[i] =='PTRATIO'or name_data[i] == 'LSTAT':
- 36 continue
- 37 else:
- 38 abnormal_title.append(i)#存储不相关数据特证名下标
- 39 x_data = np.delete(x_data,abnormal_title,axis = 1)#删除不相关数据所在列
- 40 print("--------------'''输出有效数据形状'''--------------")
- 41 print(x_data.shape)
- 42 print(y_data.shape)
- 43
- 44 #数据分割
- 45 x_train,x_test = train_test_split(x_data,test_size=0.2,random_state=0)
- 46 y_train,y_test = train_test_split(y_data,test_size=0.2,random_state=0)
- 47 print("--------------'''输出实验数据长度'''--------------")
- 48 print(len(x_train))
- 49 print(len(x_test))
- 50 print(len(y_train))
- 51 print(len(y_test))
- 52
- 53 #数据归一化(无量纲化处理β=(x-min(x))/max(x)-min(x),将数据归集到0~1之间)
- 54 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
- 55 x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test)
- 56 x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train)
- 57 y_train = min_max_scaler.fit_transform(y_train.reshape(-1,1))
- 58 y_test = min_max_scaler.fit_transform(y_test.reshape(-1,1))#转化为一列行自动确认
- 59 #模型训练和评估
- 60 lr = LinearRegression()
- 61 lr.fit(x_train,y_train)
- 62 lr_y_predict = lr.predict(x_test)
- 63 #使用r2_score预测样本
- 64 score = r2_score(y_test, lr_y_predict)
- 65 print("样本预测得分:{}".format(score))
输出结果:
- --------------'''获取自变量数据的形状'''--------------
- (506, 13)
- (506,)
- ------检测-------
- (490, 13)
- (490,)
- --------------'''输出有效数据形状'''--------------
- (490, 3)
- (490,)
- --------------'''输出实验数据长度'''--------------
- 392
- 98
- 392
- 98
- 样本预测得分:0.7091901425426
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