基于线性回归算法房价预测分析

忘是亡心i 2021-12-20 16:07 264阅读 0赞

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import pandas as  pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #加载数据  sklearn 自带
    from sklearn.datasets import  load_boston
    from sklearn.model_selection import  train_test_split
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler#标准化处理   数据预处理
    from sklearn.linear_model import  LinearRegression#线性模型
    from sklearn.linear_model import SGDRegressor#线性优化模型  适用于大量数据
    from sklearn.linear_model import Ridge#岭回归模型  适用于少量数据
    boston=load_boston()
    print(boston)
    #分别获取特征值  目标值 特征名称
    data=boston['data']
    target=boston['target']
    feature_names=boston['feature_names']
    # print(data)
    # print(target)
    # print(feature_names)
    #将数据保存起来  保存成Excel
    #需要将数据整合成df 然后保存
    df_data=pd.DataFrame(data,index=range(len(targe

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDY3NTM4NA_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211220/fd16d6468bcf4c47b21d8b82a8eb49cd.png

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