回归模型与房价预测

Posted 2021-01-25 vitan

• 导入boston房价数据集

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
print(boston.keys())

• 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。

from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt

boston = load_boston()
data = boston.data
print(boston.keys())

x = data[:,5]
y = boston.target

plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,9*x-30,c = 'r') # y = wx+b
plt.show()

from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

boston = load_boston()
data = boston.data

x = data[:,5]
y = boston.target

# 使用LinearRegression 计算w，b的值
LineR = LinearRegression()
LineR.fit(x.reshape(-1,1),y)
w = LineR.coef_
b = LineR.intercept_

plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,w*x+b,c = 'r') # y = wx+b
plt.show()

• 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。

• 一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。