目錄

1、波士頓房價預(yù)測介紹

2、線性回歸算法

3、調(diào)用scikit-learn庫實(shí)現(xiàn)房價預(yù)測

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1、波士頓房價預(yù)測介紹

問題描述：波士頓房價數(shù)據(jù)集統(tǒng)計的是20世紀(jì)70年代中期波士頓郊區(qū)房價的中位數(shù)，統(tǒng)計了城鎮(zhèn)人均犯罪率、不動產(chǎn)稅等共計13個指標(biāo)，統(tǒng)計出房價，試圖能找到那些指標(biāo)與房價的關(guān)系。數(shù)據(jù)集中一共有506個樣本，每個樣本包含13個特征信息和實(shí)際房價，波士頓房價預(yù)測問題目標(biāo)是給定某地區(qū)的特征信息，預(yù)測該地區(qū)房價，是典型的回歸問題（房價是一個連續(xù)值）。波士頓房價數(shù)據(jù)集中主要的指標(biāo)名稱及其含義如下。

機(jī)器學(xué)習(xí)庫scikit-learn中自帶了波士頓房價數(shù)據(jù)集，可直接加載。房價預(yù)測可采用線性回歸算法。

2、線性回歸算法

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法，通過屬性的線性組合進(jìn)行預(yù)測的線性模型，其目的是找到一條直線或者一個平面或者更高維的超平面，使得預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差最小化。

線性回歸分析中，如果只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關(guān)系，則稱為多元線性回歸分析。線性回歸算法的公式如下，xi表示樣本，可以是多維的，w為系數(shù)矩陣，b為偏置。目標(biāo)是學(xué)習(xí)w和b兩個參數(shù)，使得計算結(jié)果和真實(shí)結(jié)果之間的誤差最小。

3、調(diào)用scikit-learn庫實(shí)現(xiàn)房價預(yù)測

直接調(diào)用scikit-learn中的相關(guān)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)波士頓房價簡單預(yù)測的代碼如下，主要步驟包括：

加載數(shù)據(jù)

劃分訓(xùn)練集和測試集

創(chuàng)建線性回歸模型

擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)

得到預(yù)測結(jié)果

計算相應(yīng)的評測指標(biāo)

這里主要是給大家演示了下機(jī)器學(xué)習(xí)庫中相關(guān)函數(shù)的調(diào)用，并沒有對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，接下來通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)來分析單個指標(biāo)與房價之間的關(guān)系。關(guān)鍵代碼如下。

??? 各個指標(biāo)與房價之間的關(guān)系可視化效果如下：

通過可視化圖表分析，可以看到不同特征的取值范圍有較大差異，有些取值范圍從0到1，有些從1到100，還有0到400等等，為了消除不同量綱的影響，可對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。一般采用將數(shù)據(jù)減去數(shù)據(jù)組的平均數(shù)再除以標(biāo)準(zhǔn)差。z = (x - u) / s （u表示均值，s表示標(biāo)準(zhǔn)差）

此外，通過圖表效果可知，部分指標(biāo)與房價之間存在明顯的線性關(guān)系（例如RM、LSTAT等），而有些指標(biāo)與房價之間的關(guān)系則不那么明顯（例如CHAS、B等）。可調(diào)用機(jī)器學(xué)習(xí)庫中相關(guān)方法獲取最相關(guān)的特征，關(guān)鍵代碼如下：（首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后獲取最相關(guān)的3個特征）

選擇最相關(guān)的三個特征，結(jié)果為： RM、LSTAT、PTRATIO

最后使用最相關(guān)的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行房價的預(yù)測，關(guān)鍵代碼如下：

??? 將預(yù)測結(jié)果和真實(shí)結(jié)果畫在同一個圖上，如下圖所示，可以清楚的看到它們之間的關(guān)系。

???

思考：通過預(yù)測值和真實(shí)值對比，可知有一些異常點(diǎn)，如何去除這些異常點(diǎn)？例如刪除房價為50的樣本。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的手把手教你学Python之波士顿房价预测（scikit-learn的应用）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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