Python AI中如何使用机器学习回归模型预测房价

本篇文章给大家分享的是有关Python AI中如何使用机器学习回归模型预测房价，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。今天我们来具体了解一下使用机器学习算法进行回归预测。回归预测主要用于预测与对象关联的连续值属性，得到数值型的预测数据。回归预测的应用场景有各类的价格预测、相关性的反应预测等。下面，我们就使用sklearn模块，以一个sklearn中集成的波士顿房价数据集来演示如何进行回归预测。在sklearn中内置的数据集都位于datasets子模块下，我们可以直接进行导入：导入之后，看看数据集中的内容：其中有五个键，从字面意思上理解，可以发现data是数据集中所有的数据特征，DESCR是数据集的描述信息，target是数据集特征对应的目标值，feature_name则是数据特征的名称。我们先来看看数据特征的名称：可以发现数据集中有13个特征，每个特征具体是什么意思，倒不清楚，我们可以在DESCR描述中找到具体意思：最后可以知道每个数据特征的含义如下：CRIM：人均犯罪率 ；ZN：住宅用地超过两万五千平方英尺的比例 ；INDUS：城镇的非零售营业比例；CHAS：河流分界；NOX：一氧化氮浓度 ；RM：住宅平均房间数；AGE：1940年之前建造的房屋业主比例；DIS：距离波士顿五个就业中心的加权距离；RAD：径向公路的可达指数；TAX ：每一万美元财产的全额财产税率PTRATIO ：城乡教师比例；B ：黑人比例LSTAT ：低层人群比例MEDV ：房屋价格中值再来看看具体的数据特征和目标数据值：
数据特征形状：数据特征概览：数据特征一共有506行，13列，正好对应13个数据特征。而目标数据值的也正好是506个：相当于是已经处理好的数据了。但是对于初学者来说，这样处理好的数据看起来不是太直观，我们使用Pandas将其还原为DataFrame的形式，可以直观地看出这个数据集到底是什么样的：对于熟悉使用pandas的同学来说，这样看这个数据集是不是亲切多了。好了，我们可以直接进行下一步。为了检验我们创建和训练好的机器学习模型的效果，将数据集分割为训练集和测试集是必须的。而在sklearn中，也有一个专门的接口方法用于分割数据集的训练集和测试集——train_test_split，我们首先导入它：然后将我们的数据集data传入，并设置测试集的比例为15%：在sklearn中，所有的机器学习算法都以“估计器”的形式来呈现，每一个估计器都是一个类，机器学习模型通过实例化一个估计器的类来进行创建。比如线性回归的算法估计器：每一个算法估计器，无论是监督学习算法还是非监督学习算法，都拥有一个fit()方法，用于接收训练数据集来训练数据，比如这样：同 香港云主机时每一个算法估计器都有用一个predict()方法，用于接收数据来进行预测，比如这样：在sklearn中，各类机器学习算法的API设计根据不同的用途的算法进行划分，我们可以方便地调用自己想要的算法，每一个监督学习算法，都由一个单独的子模块构成，其下包含算法的具体类，比如广义的线性回归算法：其中根据用途，有的算法 可细分为用于回归的估计器和用于分类的估计器。在此，我们选择随机森林算法的用于回归的估计器：首先，导入算法估计器：接着，实例化随机森林回归估计器，设置算法的参数并将训练集传入进行训练：训练好模型之后，再使用predict()方法对训练集进行预测：这样，我们就获得了使用随机森林回归模型对测试集进行预测的数据了，其为一个一维数组，我们可以直接打印出来看到：还记得我们分割训练测试集的时候，有过一个y_test的数组吧？它是测试集x_test数据特征对应正确的房价结果，我们也来看看其数据：如何比较正确数组和预测出来的数组的值的正确度呢？一个比较蠢的方法是通过遍历这两个数组进行对比，查看其差值：如果测试数据集少的话，这样来比较似乎工作量还不大，要是测试集很大那就没办法了。幸而，sklearn中也提供了对模型的评估方法，所有的评估方法都集成在sklearn.metrics子模块中。针对回归模型，我们可以使用平均绝对误差MAE和均方差MSE以及R2分数来对回归模型评估：然后在评估方法中传入预测数组和正确数组：最终得到了我们的平均绝对误差值、均方差值和R2分数。其中，R2分数理论最佳值为1，平均绝对误差理论最佳值为0.0，均方差理论最佳值也为0.0.嗯，这个机器学习随机森林回归模型的效果如何？大家自己评估，也可以自己调用其他的回归模型来测试，看看哪个算法对这个数据集的预测效果较好。以上就是Python AI中如何使用机器学习回归模型预测房价，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注开发云行业资讯频道。

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