用python波斯顿房价预测

本文使用Python进行波士顿房价预测,通过导入sklearn库,执行线性回归模型。首先加载波士顿房价数据集,然后进行训练集和测试集划分,并进行特征缩放。接着,建立线性回归模型并拟合数据,预测测试集结果,最后输出模型系数和均方误差。

线形回归

导入模块from sklearn.datasets import load_boston

 

from sklearn.model_selection import train_test_split

 

from sklearn.linear_model import LinearRegression

 

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

 

from sklearn.metrics import mean_squared_error

 

import numpy as np

 

import pandas as pd

如图所示f321f718fb074aafa26c504145ee8823.jpg

 套用公式

def linear_model1():

    """

    线性回归

    :return:None

    

    """

    

data=load_boston()

 

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(data.data,data.target,test_sixe=0.2,random_state=1)

 

&n

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