educoder 数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）

第1关：线性回归算法思想

1 BC

第2关：动手实现线性回归

#encoding=utf8
import numpy as np#mse
def mse_score(y_predict,y_test):#********* Begin *********#m = len(y_predict)a = y_test - y_predictmse = np.dot(a,a)/m#********* End *********#return msedef lr(train_feature,train_label,test_feature):'''input:train_feature(ndarray):训练样本特征train_label(ndarray):训练样本标签test_feature(ndarray):测试样本特征output:predict(ndarray):测试样本预测标签'''#********* Begin *********##将x0=1加入训练数据new_train = np.concatenate((np.ones(len(train_feature)).reshape(-1,1),train_feature),axis=1)#使用正规方程解求得参数train_T = new_train.Tlinal = np.linalg.inv(np.dot(train_T,new_train))result = np.dot(linal,train_T)theta = np.dot(result,train_label)#将x0=1加入测试数据new_test = np.concatenate((np.ones(len(test_feature)).reshape(-1,1),test_feature),axis=1)#求得测试集预测标签    predict = np.dot(new_test, theta)#********* End *********#return predict

第3关：衡量线性回归的性能指标

#encoding=utf8
import numpy as np#mse
def mse_score(y_predict,y_test):mse = np.mean((y_predict-y_test)**2)return mse#r2
def r2_score(y_predict,y_test):'''input:y_predict(ndarray):预测值y_test(ndarray):真实值output:r2(float):r2值'''#********* Begin *********#r2 = 1-mse_score(y_predict,y_test)/np.var(y_test)#********* End *********#return r2

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