[教程]揭秘Python波士顿房价预测：轻松上手数据实战技巧

引言波士顿房价预测是一个经典的数据科学问题，常用于展示线性回归模型的应用。本文将详细介绍如何使用Python进行波士顿房价预测，包括数据预处理、模型选择、参数调优以及结果评估等步骤。数据集介绍波士顿房...

引言

波士顿房价预测是一个经典的数据科学问题，常用于展示线性回归模型的应用。本文将详细介绍如何使用Python进行波士顿房价预测，包括数据预处理、模型选择、参数调优以及结果评估等步骤。

数据集介绍

波士顿房价数据集包含506个样本，每个样本包含13个特征和一列房价标签。这些特征包括犯罪率、住宅数量、教师比例等。

环境准备

在开始之前，确保已安装以下Python库：

• pandas
• numpy
• matplotlib
• seaborn
• scikit-learn

数据预处理

1. 导入数据

import pandas as pd
data = pd.read_csv('boston.csv')

2. 数据探索

使用pandas库进行数据探索，了解数据的基本统计信息。

data.describe()

3. 缺失值处理

检查数据中是否存在缺失值，并决定如何处理。

data.isnull().sum()

4. 特征工程

根据特征的重要性选择合适的特征，并可能进行特征转换。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(data.iloc[:, :-1])
y = data.iloc[:, -1]

模型选择

1. 线性回归

使用scikit-learn库中的LinearRegression模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

2. 模型评估

使用交叉验证和均方误差（MSE）评估模型性能。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
print(f'Mean Squared Error: {-scores.mean()}')

参数调优

1. 网格搜索

使用GridSearchCV进行参数调优。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1]}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
print(f'Best alpha: {grid_search.best_params_}')

结果可视化

使用matplotlib和seaborn库可视化模型结果。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.scatter(X[:, 0], y)
plt.plot(X[:, 0], model.predict(X), color='red')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

总结

本文介绍了如何使用Python进行波士顿房价预测，从数据预处理到模型评估和参数调优。通过实际操作，读者可以轻松上手数据实战技巧，为后续的数据科学项目打下坚实基础。