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
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

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。
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