机器学习作业之波士顿房价(boston)数据分析与绘图(注释我都写了这么多,我不信你还看不懂?)
目录
- 一、前言
- 二、简单介绍头文件
- 1、sklearn头文件
- 意外
- 2、其他头文件
- 三、题目理解
- 1、题目的简单介绍
- 2、属性标签
- 3、降维比喻
- 四、代码
- 1、代码及注释
- 2、代码缺点
- 五、运行结果
一、前言
看我前几篇文章的小伙伴都知道,最近一直在学习机器学习相关内容
学校里也开了这门课,有个很经典的作业就是利用机器学习知识预测波士顿房价
网上也有非常多相关介绍,但是一个个函数及参数我是真的不明白啥意思
索性干脆就自己学完写一个初学者也能很好上手的代码
不过还是需要对读者提些要求:
1、需要简单了解python基础知识
2、会简单使用pycharm或者jupyter notebook
3、知道添加三方头文件的方法
4、简单知道线性回归是干嘛的
第三条不太清楚的可以看我这篇文章
话不多说直接开始
二、简单介绍头文件
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
1、sklearn头文件
一般python编辑器是不自带这个,需要自己下载
管理员身份运行cmd
pip install sklearn
提示安装成功就行
意外
题主执行pip指令是老是报错,以为是网速的问题
换用conda进行
结果还是非法报错
ValueError: check_hostname requires server_hostname
后来才发现是网络代理开着
关上就行
2、其他头文件
numpy和pandas这两个用于分析数据的头文件基本上都是不不分家
matplotlib头文件就是用来绘图的
也用pip基本上就行
pip install numpy
pip install pands
pip install matplotlib
如有报错直接百度
有参考我这篇文章使用手动和半自动方法的话一定要注意你python版本号和电脑是多少位的
三、题目理解
1、题目的简单介绍
想参考全部的数据可以访问这个网站
简单的数据展示:
2、属性标签
共有13个属性标签(feature)和1个预测目标(target)
CRIM per capita crime rate by town
ZN proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft.
INDUS proportion of non-retail business acres per town
CHAS Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds river; 0 otherwise)
NOX nitric oxides concentration (parts per 10 million)
RM average number of rooms per dwelling
AGE proportion of owner-occupied units built prior to 1940
DIS weighted distances to five Boston employment centres
RAD index of accessibility to radial highways
TAX full-value property-tax rate per $10,000
PTRATIO pupil-teacher ratio by town
B 1000(Bk - 0.63)^2 where Bk is the proportion of blacks by town
LSTAT % lower status of the population
MEDV Median value of owner-occupied homes in $1000’s
代码中我任选三个属性特征(feature)来预测房价(target)
当然理论上13个特征全选预测出来的房价会更准确了
但先把简单的都弄会了再把其他特征都加进去
3、降维比喻
假如我们在宠物店相中了一条狗,想猜猜他值多少钱,这个时候会找一些因素来判断狗狗是贵还是划算还是便宜,比如我列举了些因素:
颜色:可能黑色和黄色比较贵,杂色便宜
疫苗:打了疫苗会比没打疫苗贵,疫苗分为便宜和贵
听话与否:接受过训练比没接收过可能要贵
性格:活泼的更讨人喜欢
年龄:年龄小的更容易被顾客接受
血统:纯血或者父母都是品种纯净比混血更贵
如果只看颜色的话,大概能预测出一个价位
如果参考颜色和血统,又会得出一个价位
以此类推,如果考虑所有条件,那得出的价位更接近真实价格
这些因素就对应这波士顿房价的13个特征属性(feature)
狗狗的价位也对应着波士顿的房价(target)
四、代码
1、代码及注释
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import learning_curve
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
import matplotlib.pyplot as pltboston = load_boston() # 加载boston数据X = boston.data # data为数据中的13个特征数据的所有值
Y = boston.target # target为数据中的想要预测的目标数据
# print(X.shape) # 训练向量,包括样本数量和特征的数量两个参数
#print(boston.keys()) # boston的属性。输出结果dict_keys(['data', 'target', 'feature_names', 'DESCR', 'filename', 'data_module'])df = pd.DataFrame(boston.data,columns=boston.feature_names) # 以feature_names作为列名,把data填充到矩阵中,得到boston的数据
df['target'] = pd.Series(boston.target) # 把target内容以列的形式保存在df的target中
print(df.head()) # 只读取df中前五行数据,默认为五行features = df[['CRIM','RM','LSTAT']] # 选取三个特征
print(features.describe()) # 显示数量统计(count),均值(mean),标准差(std),最小值(min),四分位数(25%,50%,75%),最大值(max)target = df['target'] # 取出target的数值split_num = int(len(features)*0.7) # 切割数据集,train占0.7,test占0.3X_train = features[:split_num] # X_train取前70%部分的数据
Y_train = target[:split_num] # Y_train取前70%部分的数据X_test = features[split_num:] # X_test取后30%部分的数据
Y_test = target[split_num:] # Y_test取后30%部分的数据model = LinearRegression() # 使用线性回归
model.fit(X_train,Y_train) # 构建模型,调用fit训练
print('权重:',model.coef_, # 打印系数θ1,θ2,θ3和截距θ0'\n','偏置:',model.intercept_) # 拟合直线f = θ1*x1+θ2*x2+θ3*x3+θ0# x1,x2,x3分别对应特征'CRIM','RM','LSTAT'# model.coef_输出模型权重θ1,θ2,θ3# model.intercept_输出模型的偏置θ0征'CRIM','RM','LSTAT'
preds = model.predict(X_test) # 用测试集测试得到预测结果
print(preds) # 输出预测值def mae_value(y_true,y_pred): # 计算MAE,传递参数分别为真实值和预测值n = len(y_true)mae = sum(np.abs(y_true - y_pred)) / nreturn maedef mse_value(y_true,y_pred): # 计算MSEn = len(y_true)mse = sum(np.square(y_true - y_pred)) / nreturn msemae = mae_value(Y_test.values,preds) # values返回列表中所有的值
mse = mse_value(Y_test.values,preds)
print("MAE:",mae)
print("MSE:",mse)def plot_learning_curve(plt,estimator,title,X,Y,ylim = None,cv = None,n_jobs=1,train_sizes=np.linspace(.1,1.0,5)): # 封装学习曲线函数#estimator为使用的分类器。#X为传入的矩阵(feature)#Y传入的特征属性(target)#ylim定义y轴取值范围#cv默认使用3折交叉验证#n_jobs并行运行的作业数#train_sizes训练样本的相对或绝对的数字plt.title(title) # plt.title设置图像标题if ylim is not None:plt.ylime(*ylim)plt.xlabel("Training example") # 设置x和y轴的标题plt.ylabel("Score") # 设置x和y轴的标题train_sizes,train_scores,test_scores = learning_curve(estimator, X, Y, cv = cv, n_jobs = n_jobs,train_sizes = train_sizes)train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1) # 平均值train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1) # 标准差test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1) # 平均值test_scores_std = np.std(test_scores, axis=1) # 标准差plt.grid() # 生成网格线plt.fill_between(train_sizes, train_scores_mean - train_scores_std, train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.1,color="r") # 曲线下面覆盖成红色plt.fill_between(train_sizes, test_scores_mean - test_scores_std, test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.1,color="g") # 曲线下面覆盖成绿色plt.plot(train_sizes, train_scores_mean, 'o--', color="r", label="Training score") # 显示红色曲线plt.plot(train_sizes, test_scores_mean, 'o-', color="g", label="Cross-validation score") # 显示绿色曲线plt.show() # 在pycharm里取消注释plt.legend(loc="best") # 图例位置放在合适(best)位置return pltcv = ShuffleSplit(n_splits=10,test_size=0.2,random_state=0) # 交叉验证的参数
plt.figure(figsize=(10,6)) # 指定figure的高和宽
plot_learning_curve(plt,model,"Learn Curve fore LinearRegression",features,target,ylim=None,cv=cv)# 画出学习曲线
2、代码缺点
因为着急写出来,所以只封装了MAE、MSE与学习曲线函数
所以不用大家太多的跳转着读代码
基本上从上往下读就ok
等有机会在更新下封装起来的全部代码
五、运行结果
直接上图吧
虚线:针对训练数据集拟合的准确性
实线:针对交叉验证数据集拟合的准确性
如果依然有不懂的同学可以直接评论或私我
完事!!!
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