案例：波士顿房价预测

1 案例背景介绍

• 数据介绍

给定的这些特征，是专家们得出的影响房价的结果属性。我们此阶段不需要自己去探究特征是否有用，只需要使用这些特征。到后面量化很多特征需要我们自己去寻找

2 案例分析

回归当中的数据大小不一致，是否会导致结果影响较大。所以需要做标准化处理。

• 数据分割与标准化处理
• 回归预测
• 线性回归的算法效果评估

3 回归性能评估

均方误差(Mean Squared Error)MSE)评价机制：

注：yi为预测值，overline{y}​y​​​ 为真实值

思考：MSE和最小二乘法的区别是？

• sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
  • 均方误差回归损失
  • y_true:真实值
  • y_pred:预测值
  • return:浮点数结果

4 代码实现

4.1 正规方程

def linear_model1():
    """
    线性回归:正规方程
    :return:None
    """
    # 1.获取数据
    data = load_boston()

    # 2.数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state=22)

    # 3.特征工程-标准化
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)
    x_test = transfer.fit_transform(x_test)

    # 4.机器学习-线性回归(正规方程)
    estimator = LinearRegression()
    estimator.fit(x_train, y_train)

    # 5.模型评估
    # 5.1 获取系数等值
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("预测值为:
", y_predict)
    print("模型中的系数为:
", estimator.coef_)
    print("模型中的偏置为:
", estimator.intercept_)

    # 5.2 评价
    # 均方误差
    error = mean_squared_error(y_test, y_predict)
    print("误差为:
", error)

    return None

4.2 梯度下降法

def linear_model2():
    """
    线性回归:梯度下降法
    :return:None
    """
    # 1.获取数据
    data = load_boston()

    # 2.数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state=22)

    # 3.特征工程-标准化
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)
    x_test = transfer.fit_transform(x_test)

    # 4.机器学习-线性回归(特征方程)
    estimator = SGDRegressor(max_iter=1000)
    estimator.fit(x_train, y_train)

    # 5.模型评估
    # 5.1 获取系数等值
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("预测值为:
", y_predict)
    print("模型中的系数为:
", estimator.coef_)
    print("模型中的偏置为:
", estimator.intercept_)

    # 5.2 评价
    # 均方误差
    error = mean_squared_error(y_test, y_predict)
    print("误差为:
", error)

    return None

我们也可以尝试去修改学习率

estimator = SGDRegressor(max_iter=1000,learning_rate="constant",eta0=0.1)

此时我们可以通过调参数，找到学习率效果更好的值。