sklearn——线性回归例子

注：本案例为黑马的课堂案例，上传仅为方便查看

# 导包
from sklearn.datasets import load_boston  # 获取数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分割
from sklearn.preprocessing import StandardScaler    # 标准化处理
from sklearn.linear_model import LinearRegression   # 线性模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error  # 模型评估均方误差
# 1.获取数据集
boston = load_boston()
# 2.数据基本处理
# 2.1 数据集划分
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(boston.data,boston.target,test_size=0.2)
# 3.特征工程_标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.fit_transform(x_test)
# 4.机器学习(线性回归)
estimator = LinearRegression()
estimator.fit(x_train, y_train)
print("这个模型的偏置是:\n", estimator.intercept_)
# 5.模型评估
# 5.1 预测值和准确率
y_pre = estimator.predict(x_test)
print("预测值是:\n", y_pre)
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("准确率是:\n", score)# 5.2 均方误差
ret = mean_squared_error(y_test, y_pre)
print("均方误差是:\n", ret)

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