题目：
- 从Kaggle的“House Prices - Advanced Regression Techniques”数据集
- 使用Pandas读取数据，并查看数据的基本信息。
- 选择一些你认为对房屋价格有重要影响的特征，并进行数据预处理（如缺失值处理、异常值处理等）。
- 使用matplotlib绘制特征与目标变量（房屋价格）之间的散点图或箱线图，观察它们之间的关系。
- 将数据分为训练集和测试集。
- 使用numpy或scikit-learn搭建一个线性回归模型，并在训练集上进行训练。
- 在测试集上评估模型的性能，并计算均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）。
- 尝试使用不同的特征组合或进行特征选择，观察模型性能的变化。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 使用Pandas读取数据，并查看数据的基本信息。
data = pd.read_csv('./train.csv')
print(data.head())# 选择一些你认为对房屋价格有重要影响的特征，并进行数据预处理（如缺失值处理、异常值处理等）。
# 判断是否有缺失值
print(data.isnull().sum())
# 使用中位数填充缺失值
data['LotFrontage'] = data['LotFrontage'].fillna(data['LotFrontage'].median())
data['MasVnrArea'] = data['MasVnrArea'].fillna(data['MasVnrArea'].median())
data['GarageYrBlt'] = data['GarageYrBlt'].fillna(data['GarageYrBlt'].median())
# 异常值处理
data = data[data['SalePrice'] < 500000]# 使用matplotlib绘制特征与目标变量（房屋价格）之间的散点图或箱线图，观察它们之间的关系。
plt.scatter(data['GrLivArea'], data['SalePrice'], alpha=0.5)
plt.title('住房面积与房价的关系')
plt.xlabel('住房面积')
plt.ylabel('房价')
plt.show()# 选择数值型特征
numeric_features = data.select_dtypes(include=[np.number]).columns.tolist()
numeric_features.remove('SalePrice') # 移除目标变量# 将数据分为训练集和测试集。
x = data[numeric_features] # 只使用数值型特征
y = data['SalePrice']# 特征工程（标准化）
transfer = StandardScaler()
# 将数值型特征进行标准化
x = transfer.fit_transform(x)# 使用scikit-learn搭建一个线性回归模型，并在训练集上进行训练。
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(x_train, y_train)# 在测试集上评估模型的性能，并计算均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）。
y_predict = model.predict(x_test)
mse = np.mean((y_predict - y_test) ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
print(f"均方误差（MSE）：{mse}")
print(f"均方根误差（RMSE）：{rmse}")plt.show()Pytorch) c:\Users\Wennight531\Desktop\机器学习\day6>D:/Anaconda/envs/Pytorch/python.exe c:/Users/Wennight531/Desktop/机器学习/day6/House_prices.pyId MSSubClass MSZoning LotFrontage LotArea Street Alley ... MiscFeature MiscVal MoSold YrSold SaleType SaleCondition SalePrice
0 1 60 RL 65.0 8450 Pave NaN ... NaN 0 2 2008 WD Normal 208500
1 2 20 RL 80.0 9600 Pave NaN ... NaN 0 5 2007 WD Normal 181500
2 3 60 RL 68.0 11250 Pave NaN ... NaN 0 9 2008 WD Normal 223500
3 4 70 RL 60.0 9550 Pave NaN ... NaN 0 2 2006 WD Abnorml 140000
4 5 60 RL 84.0 14260 Pave NaN ... NaN 0 12 2008 WD Normal 250000 [5 rows x 81 columns]
Id 0
MSSubClass 0
MSZoning 0
LotFrontage 259
LotArea 0...
MoSold 0
YrSold 0
SaleType 0
SaleCondition 0
SalePrice 0
Length: 81, dtype: int64
均方误差（MSE）：784419750.0907469
均方根误差（RMSE）：28007.494534333964
