使用sklearn加載波士頓房價數據集

從sklearn導入數據集

from sklearn.datasets import load_boston

加載數據

boston = load_boston()# X為輸入，y為輸出 X = boston.data y = boston.target

查看數據有哪些字段

# 加載的數據以字典的形式存儲，獲取數據對應的字典索引即可keys = boston.keys()

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查看數據描述

# 所加載到的數據為ndarray類型，將其轉換為DataFrame類型 import pandas as pd# 使用上面找到的feature_names col = boston['feature_names']# 轉換為DataFrame x_ = pd.DataFrame(X, columns=col) y_ = pd.DataFrame(y, columns=['MEDV'])# 完整數據集 dataset = pd.concat([x_, y_], axis=1)# 對顯示進行設置 pd.set_option('precision', 1)# 查看數據集描述 print(dataset.describe())# 查看關聯關系 pd.set_option('precision', 2) print(dataset.corr(method='pearson'))

最后，使用dataset數據集，進行建模分析。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用sklearn加载波士顿房价数据集的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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