Python线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战 | 机器学习 Machine Learning

在机器学习中，线性回归是一个非常普遍的算法，可以用来预测连续性变量的值。而波士顿房屋Kaggle挑战就是一个非常经典的回归问题，我们可以用线性回归来预测波士顿房屋的价格。

背景

波士顿房屋Kaggle挑战是一个非常受欢迎的机器学习挑战，数据集包含了506个样本以及13个特征，其中每个特征代表了不同的房屋信息。我们的目标是预测每个房屋的价格。使用线性回归是一个非常好的选择，因为我们可以建立一个简单的模型来预测价格。

准备工作

在开始挑战之前，我们需要安装一些必要的库。我们将使用Pandas来读取和处理数据，使用NumPy来处理数值，使用Scikit-learn来训练和测试我们的模型。以下是必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

获取数据

我们可以从Kaggle网站上获取数据集。这个数据集包含了13个输入特征，一个预测特征，以及506个数据样本。

boston_df = pd.read_csv('Boston.csv')

# 移除最后一列（预测值）
X = boston_df.iloc[:, :-1].values

# 获取预测值
y = boston_df.iloc[:, -1].values

数据分割

我们将数据集分割为训练集和测试集，训练集将用于训练我们的模型，而测试集将用于评估模型的性能。

# 分割数据集为训练集和测试集（30%用于测试集）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 0)

模型训练

训练模型之前，我们需要对数据进行归一化处理。我们可以使用Scikit-learn的StandardScaler来实现。

# 数据归一化处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

模型评估

我们可以使用均方误差（MSE）和R平方指标来评估模型的性能。我们可以从Scikit-learn的metrics模块中获取这些指标。

# 预测测试集数据
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算R平方值和MSE值
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print('R2 score: {:0.2f}'.format(r2))
print('MSE score: {:0.2f}'.format(mse))

结论

在这篇文章中，我们介绍了如何使用线性回归来预测波士顿房屋的价格。我们使用了Pandas来读取和处理数据，使用Scikit-learn来训练和测试我们的模型。由于线性回归是一个非常常见的算法，因此这个技术可以应用到很多其他的回归问题中。