boston房价预测--大作业一

1. 读取数据集

2. 训练集与测试集划分

3. 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。

4. 多项式回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。

5. 比较线性模型与非线性模型的性能，并说明原因。

#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。
from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
boston=load_boston()#导入数据集
x = boston.data
y = boston.target
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3)#划分训练集和测试集
lineR=LinearRegression()#线性模型
lineR.fit(x_train,y_train)
#判断模型的好坏

print('预测的准确率:',lineR.score(x_test,y_test))

#4. 多项式回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly=PolynomialFeatures(degree=2)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lineR=LinearRegression()
x= boston.data
y = boston.target
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3)#划分训练集和测试集
#多项式操作
x_train_poly=poly.fit_transform(x_train)
x_test_poly=poly.transform(x_test)
lineR.fit(x_train_poly,y_train)#建立模型
print('预测的准确率:',lineR.score(x_test_poly,y_test))

#图形化
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
lineR=LinearRegression()
lineR.fit(x_train_poly,y_train)
y_poly_pred=lineR.predict(x_test_poly)
plt.plot(y,y,'r')
plt.scatter(y_test,y_poly_pred)
plt.show()

线性模型与非线性模型性能的区别：

一个模型如果是线性的，就意味着它的参数项要么是常数，要么是原参数和要预测的特征之间的乘积加和就是我们要预测的值。

线性模型计算复杂度较低，不足之处是模型拟合效果相对弱些。非线性模型拟合能力较强，不足之处是数据量不足容易过拟合，计算复杂度高，可解释性不好。