美国波士顿房价是多少?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了美国波士顿房价是多少?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
截止2013年9月4日,波士顿房产出售房产中位数是43万美元。
波士顿每个区域房价如下:
按照房间数的平均价位如下:
更多波士顿房价:环中投资
参考技术A 平均价近40万美元,包括公寓和独立屋。 参考技术B 看市区还是郊区了追问市区
PaddlePaddle框架学习波士顿房价预测
听说百度的Paddle是个集成度很高挺好用的框架,从本篇开始,来进行PaddlePaddle的学习。
1.数据集展示
使用的是波士顿房价数据集,前面若干列是影响因素,最后一列是真实房价数据。
2.程序实现
这里采用是官方给的例程,步骤和pytorch框架差不多,多了一些模型保存,数据归一化等细节。
网络结构
class Regressor(paddle.nn.Layer):
# self代表类的实例自身
def __init__(self):
# 初始化父类中的一些参数
super(Regressor, self).__init__()
# 定义一层全连接层,输入维度是13,输出维度是1
self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)
# 网络的前向计算
def forward(self, inputs):
x = self.fc(inputs)
return x
由于仅是个线性模型,因此仅用了一层13-1的全连接层,不需要激活函数。
完整代码:
import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
def load_data():
# 从文件导入数据
datafile = './housing.data'
data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)
# 每条数据包括14项,其中前面13项是影响因素,第14项是相应的房屋价格中位数
feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV']
feature_num = len(feature_names)
# 将原始数据进行Reshape,变成[N, 14]这样的形状
data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
# 将原数据集拆分成训练集和测试集
# 这里使用80%的数据做训练,20%的数据做测试
# 测试集和训练集必须是没有交集的
ratio = 0.8
offset = int(data.shape[0] * ratio)
training_data = data[:offset]
# 计算train数据集的最大值,最小值,平均值
maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]
# 记录数据的归一化参数,在预测时对数据做归一化
global max_values
global min_values
global avg_values
max_values = maximums
min_values = minimums
avg_values = avgs
# 对数据进行归一化处理
for i in range(feature_num):
data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])
# 训练集和测试集的划分比例
training_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
return training_data, test_data
class Regressor(paddle.nn.Layer):
# self代表类的实例自身
def __init__(self):
# 初始化父类中的一些参数
super(Regressor, self).__init__()
# 定义一层全连接层,输入维度是13,输出维度是1
self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)
# 网络的前向计算
def forward(self, inputs):
x = self.fc(inputs)
return x
# 声明定义好的线性回归模型
model = Regressor()
# 开启模型训练模式
model.train()
# 加载数据
training_data, test_data = load_data()
# 定义优化算法,使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())
EPOCH_NUM = 10 # 设置外层循环次数
BATCH_SIZE = 10 # 设置batch大小
# 定义外层循环
for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
# 在每轮迭代开始之前,将训练数据的顺序随机的打乱
np.random.shuffle(training_data)
# 将训练数据进行拆分,每个batch包含10条数据
mini_batches = [training_data[k:k + BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]
# 定义内层循环
for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
x = np.array(mini_batch[:, :-1]) # 获得当前批次训练数据
y = np.array(mini_batch[:, -1:]) # 获得当前批次训练标签(真实房价)
# 将numpy数据转为飞桨动态图tensor形式
house_features = paddle.to_tensor(x)
prices = paddle.to_tensor(y)
# 前向计算
predicts = model(house_features)
# 计算损失
loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)
avg_loss = paddle.mean(loss)
if iter_id % 20 == 0:
print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))
# 反向传播
avg_loss.backward()
# 最小化loss,更新参数
opt.step()
# 清除梯度
opt.clear_grad()
paddle.save(model.state_dict(), 'LR_model.pdparams')
print("模型保存成功,模型参数保存在LR_model.pdparams中")
def load_one_example():
# 从上边已加载的测试集中,随机选择一条作为测试数据
idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])
one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]
# 修改该条数据shape为[1,13]
one_data = one_data.reshape([1,-1])
return one_data, label
# 参数为保存模型参数的文件地址
model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams')
model.load_dict(model_dict)
# 开启模型测试模式
model.eval()
# 参数为数据集的文件地址
one_data, label = load_one_example()
# 将数据转为动态图的variable格式
one_data = paddle.to_tensor(one_data)
predict = model(one_data)
# 对结果做反归一化处理
predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
# 对label数据做反归一化处理
label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))
Paddle框架中,模型训练模式model.train(),和测试模式model.eval(),分开出来还是比较清晰的。
3.输出结果
将训练次数改成100之后,结果如下:
第一个数据为预测数据,第二个数据为实际数据,可以看出准确率还是可以接受的。
以上是关于美国波士顿房价是多少?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章