回归模型与房价预测

1. 导入boston房价数据集

2. 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。

3. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。

4.  一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。

 

from sklearn.datasets import load_boston
boston =load_boston()
boston.keys()

data =boston.data
x =data[:,5]
y =boston.target

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,9*x-30)
plt.show()

结果显示：

 

from sklearn.linear_model import LinearRegression
LineR = LinearRegression()
LineR.fit(x.reshape(-1,1),y)


lr =LinearRegression()
lr.fit(data,y)
lr.coef_
lr.intercept_

xx = data[:,12].reshape(-1,1)
plt.scatter(xx,y)
plt.show()

结果显示：

 

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
p = PolynomialFeatures(degree=2)
p.fit(xx)
p.transform(xx)
x_poly = p.transform(xx)

lrp =LinearRegression()
lrp.fit(x_poly,y)
lrp.coef_
lrp.intercept_

lrp = LinearRegression()
lrp.fit(x_poly,y)
y_poly =lrp.predict(x_poly)
plt.scatter(xx,y)
plt.plot(xx,w*xx+b,"b")
plt.scatter(xx,y_poly)
plt.show()
lrp.coef_

结果显示：