Python实现简单的模型调优技术

从零开始：搭建你的第一个机器学习模型

在机器学习的世界里，创建一个模型就像是播种一颗种子。这颗种子需要适当的土壤、水分和阳光才能茁壮成长。同样地，一个好的机器学习项目也需要正确的数据准备、算法选择以及后期的精心照料——也就是我们所说的“模型调优”。让我们先从最基础的部分做起：搭建一个简单的线性回归模型来预测房价。

假设你已经有了一个关于房屋价格的数据集，其中包括了房屋面积、卧室数量等特征。我们将使用Python中的scikit-learn库来构建这个模型。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')
X = data[['area', 'bedrooms']]  # 特征
y = data['price']               # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测与评估
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions