预测波士顿的房价|简单的线性回归入门(文末中奖名单)

阅读本文大概需要3分钟

怎么玩呢：

• 了解波士顿房价数据

• 分析数据的特征值

• 可视化数据

• 选择线性回归模型来训练数据

• 测试模型的准确性

1.什么是线性回归

线性回归一般用来解决连续值变量预测问题，针对的是数值型的样本。用来探索自变量和因变量之间是线性相关关系。今天我们介绍入门级别的简单线性回归算法(也叫一元线性回归)，何为简单线性回归呢，说白了就是样本特质只有一个值.

比如我们有一份房屋面积和价格的数据，很明显自变量(面积)和因变量(房价)是强相关的，房屋的面积为x，房价为y，这里会有一个方程:y=ax+b

线性回归就是指利用样本（已知数据)，产生拟合方程，回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。一旦我们得到了这个方程，预测的方法当然十分简单，回归系数乘以输入值再全部相加就得到了预测值。

既然是要找出一个最佳的拟合线，就是求解线性回归方程，我们喂给机器一堆数据，只要能解析出a和b就可以了！a术语叫斜率，b叫截距.只要我们拿到了a,b就可以画出直线，也就可以预测数据了,下面我们通过一个实例来讲解！

2.导入波士顿房价的数据

1).房价问题是一个热门的话题

通过机器学习算法可以对房价进行预测的，今天我们来看一组美国波士顿房价的数据集。这个数据集是sklearn里面的默认数据集，非常有趣，我们直接导入即可.

2).数据的大概情况

一共有506套房屋的数据，每个房屋有13个特征值

这个13个特征值很有意思，比如下面几个：

• CRIM:城市的人均犯罪率

• ZN:住宅用地的比例

• INDUS:城镇中非住宅用地的所占比例

• RM：每个房子的房间数

• DIS:距离5个波士顿的就业中心的距离

• B:城镇的黑人比例

• LSTAT:低收入房东的比例

看一下数据集

3.分析数据并可视化

也就是说有13个变量决定了房子的价格，我们需要先探索一下这些变量和房屋价格的相关行:

我们发现相关系数最高的是RM高达0.69.也就是说房间数和房价是强相关性.

用sns可视化房间数和房屋价格的图

sns.set(<span style="color:#aa4926;">palette</span><span style="color:#f92672;">=</span><span style="color:#a5c261;">"muted"</span><span style="color:#cc7832;">, </span><span style="color:#aa4926;">color_codes</span><span style="color:#f92672;">=</span><span style="color:#66d9ef;font-style:italic;">True</span>) <br  />sns.pairplot(boston_df<span style="color:#cc7832;">, </span><span style="color:#aa4926;">vars</span><span style="color:#f92672;">=</span>[<span style="color:#a5c261;">'RM'</span><span style="color:#cc7832;">, </span><span style="color:#a5c261;">'Target'</span>])

我们放大看一下房间 vs 房价的关系图

最上面的50万美金的房价的数据点特别密集，构成了一条直线，估计是数据集采集的时候，大于50W都写50W,下面我会处理一下这块数据.

4.简单线性回归

1).去掉一些脏的数据，比如50W美金的数据

2).构建线性模型

3).看一下预测分数

这个模型的准确率只有74.5%，然后我们得到的13个相关系数，发现相关性最强的是第5个，这个就是RM,也就是房间数.

结论：

好，简单线性回归就讲到这样，机器学习的难度比爬虫和数据分析要大很多，小伙伴学的时候要有耐心，虽然是简单的套用公式，但是对算法本身的理解其实非常重要,至少我觉得线性代数一定要恶补一下。

衡量线性回归有误差有很多方法：比如均方误差，均方根误差和和平均绝对误差.这些背后全部都是公式，而简单线性回归模型后面还有多项式回归，逻辑回归，路漫漫其修远兮，吾将上下而求索，我们继续加油！

中奖名单

另外上次送上留言有近500份的留言，小程序抽中奖的同学,目前只有一位给我的快递地址，如果到周二(1/16)中午12:00前还是没有跟我联系，我会把机会直接挪给上次留言区的小伙伴.

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本篇文章来源于: 菜鸟学Python