网站遭到攻击 运维怎么做,怎么弄网站关键词,镇江有几个区,从哪里找网络推广公司通过一个具体的业务场景来演示如何创建和训练线性回归模型。让我们考虑一个房地产市场的例子#xff0c;其中我们想要根据房屋的大小#xff08;平方英尺#xff09;来预测其市场价格。 业务场景 假设你的任务是帮助一个房地产公司预测不同大小房屋的市场价格。你有一份包…通过一个具体的业务场景来演示如何创建和训练线性回归模型。让我们考虑一个房地产市场的例子其中我们想要根据房屋的大小平方英尺来预测其市场价格。 业务场景 假设你的任务是帮助一个房地产公司预测不同大小房屋的市场价格。你有一份包含过去销售记录的数据集其中包含了每个房屋的大小平方英尺和最终售价。 目标 使用线性回归模型根据房屋大小来预测房屋价格。 步骤 数据准备从数据集中收集房屋大小和价格数据。数据预处理确保数据的格式和类型适用于模型。创建模型使用 scikit-learn 库中的 LinearRegression 类。训练模型使用收集的数据训练模型。模型评估评估模型的性能确保其准确性。 代码示例 假设我们有一个简单的数据集下面是如何实现这个过程的示例代码 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error import matplotlib.pyplot as plt# 模拟数据集 # 假设 X 代表房屋大小平方英尺y 代表房屋价格千美元 X np.array([[600], [800], [1000], [1200], [1400], [1600]]) # 房屋大小 y np.array([150, 200, 250, 280, 310, 330]) # 房屋价格# 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# 创建线性回归模型 model LinearRegression()# 训练模型 model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集 y_pred model.predict(X_test)# 计算均方误差 mse mean_squared_error(y_test, y_pred) print(Mean Squared Error:, mse)# 可视化结果 plt.scatter(X, y, colorblue) # 原始数据 plt.plot(X, model.predict(X), colorred) # 模型预测 plt.title(House Price Prediction) plt.xlabel(House Size (sq ft)) plt.ylabel(House Price (thousands of dollars)) plt.show()在这个例子中我们使用线性回归模型根据房屋的大小预测其价格。这个简单的示例使用了合成数据但在实际应用中你会使用实际的数据集来进行这种分析。通过评估模型的均方误差MSE我们可以了解模型的预测精度。图表进一步直观地展示了模型的预测结果。