第十三次做業——迴歸模型與房價預測

1. 導入boston房價數據集

2. 一元線性迴歸模型，創建一個變量與房價之間的預測模型，並圖形化顯示。

3. 多元線性迴歸模型，創建13個變量與房價之間的預測模型，並檢測模型好壞，並圖形化顯示檢查結果。

4.  一元多項式迴歸模型，創建一個變量與房價之間的預測模型，並圖形化顯示。

 

#導入boston房價數據集
from sklearn.datasets import load_boston
import  pandas as pd
 
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data)　

#一元線性迴歸模型，創建一個變量與房價之間的預測模型，並圖形化顯示。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import  matplotlib.pyplot as plt
 
x =boston.data[:,5]
y = boston.target
LinR = LinearRegression()
LinR.fit(x.reshape(-1,1),y)
w=LinR.coef_
b=LinR.intercept_
print(w,b)
 
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,w*x+b,'orange')
plt.show()

#多元線性迴歸模型，創建13個變量與房價之間的預測模型，並檢測模型好壞，並圖形化顯示檢查結果。
x = boston.data[:,12].reshape(-1,1)
y = boston.target
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(x,y)
 
lineR = LinearRegression()
lineR.fit(x,y)
y_pred = lineR.predict(x)
plt.plot(x,y_pred,'r')
print(lineR.coef_,lineR.intercept_)
plt.show()

#一元多項式迴歸模型，創建一個變量與房價之間的預測模型，並圖形化顯示。

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
x_poly = poly.fit_transform(x)
print(x_poly)
lrp = LinearRegression()
lrp.fit(x_poly,y)
y_poly_pred = lrp.predict(x_poly)
plt.scatter(x,y)
plt.scatter(x,y_pred)
plt.scatter(x,y_poly_pred)
plt.show()

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