【机器学习】在【Pycharm】中的应用:【线性回归模型】进行【房价预测】
专栏:机器学习笔记
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1. 引言
线性回归(Linear Regression)是一种常见的统计方法和机器学习算法,用于根据一个或多个特征变量(自变量)来预测目标变量(因变量)的值。在许多实际应用中,线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用,例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。
在这篇文章中,我们将详细介绍如何使用Pycharm这个集成开发环境(IDE)来进行线性回归建模。通过一个具体的房价预测案例,从数据导入、预处理、建模、评估到结果可视化的完整流程,一步步指导你如何实现和理解线性回归模型。无论你是数据科学新手还是有经验的程序员,希望通过本文,你能掌握使用Pycharm进行机器学习项目的基本方法和步骤。
2. 环境设置
在开始之前,确保你已经安装了Pycharm以及必要的Python库。接下来我们将介绍如何安装和设置这些工具和库。
2.1 安装Pycharm
Pycharm是由JetBrains公司开发的一款专业的Python集成开发环境(IDE),特别适合数据科学和机器学习项目。它提供了丰富的功能,如代码补全、调试、测试和版本控制等,使开发过程更加高效和便捷。
下载与安装:
- 访问Pycharm官网。
- 根据你的操作系统选择合适的版本下载。Pycharm有两个版本:社区版(Community)和专业版(Professional)。社区版是免费的,适合一般的Python开发需求;专业版则提供更多高级功能,适合数据科学和Web开发等高级应用。
- 下载完成后,按照安装向导进行安装。以Windows系统为例,下载后运行安装程序,按照默认设置一步步点击“下一步”(Next),直到完成安装。Mac和Linux系统的安装步骤也类似。
启动Pycharm:
- 安装完成后,启动Pycharm。在欢迎界面上,选择“Create New Project”以创建一个新的项目。你可以为你的项目选择一个合适的名称和存储位置。
- 在创建项目的过程中,Pycharm会提示你选择Python解释器。通常情况下,选择系统默认的Python解释器即可。如果你还没有安装Python,可以前往Python官网下载并安装。
2.2 安装必要的库
在Pycharm中安装库非常方便。你可以通过Pycharm的Terminal终端直接使用pip命令进行安装,也可以通过Pycharm的图形界面安装库。
1.使用Terminal安装库:
- 打开Pycharm,进入项目。
- 在Pycharm界面的底部找到Terminal选项并点击打开。
- 在Terminal中输入以下命令来安装所需的Python库:
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib
2.使用图形界面安装库:
- 打开Pycharm,进入项目。
- 在顶部菜单栏找到File选项并点击,选择Settings(或Preferences)。
- 在设置窗口左侧找到Project: 项目名称,点击展开,然后选择Python Interpreter。
- 在右侧窗口中,点击+号按钮,搜索并安装所需的库。
numpy
:用于数值计算,提供支持多维数组对象。pandas
:用于数据处理,特别是数据集的加载和预处理。scikit-learn
:用于构建和评估机器学习模型。
这些库是进行数据科学和机器学习不可或缺的工具。
安装完成后,你可以在Pycharm的Terminal中输入以下命令,检查这些库是否安装成功:
python -c "import numpy, pandas, sklearn, matplotlib; print('All libraries are installed successfully')"
如果一切正常,你会看到相应的成功提示信息。
3. 数据准备
数据准备是机器学习项目中非常重要的一步。在这个例子中,我们将使用一个包含房价相关信息的数据集。首先,需要创建一个CSV文件并将其导入到Pycharm项目中。
3.1 创建CSV文件
你可以使用任何文本编辑器(如Notepad、Sublime Text、VS Code等)创建一个house_prices.csv
文件,并将以下数据粘贴进去:
square_footage,number_of_bedrooms,price
1500,3,300000
1700,4,360000
1300,2,250000
2000,3,400000
1600,3,330000
将该文件保存到Pycharm项目的根目录中。这些数据表示每个房产的面积(平方英尺)、卧室数量和价格(美元)。
3.2 加载数据
接下来,编写Python代码来加载并查看数据。确保你的文件路径正确且文件格式无误。
首先,在Pycharm中创建一个新的Python文件(例如,house_price_prediction.py
),并编写以下代码:
import pandas as pd# 加载数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')# 查看数据集的前几行
print(data.head())
这段代码使用Pandas库加载CSV文件中的数据并显示前几行。确保你的house_prices.csv
文件路径正确。如果你将文件保存到Pycharm项目的根目录中,那么直接使用文件名即可。如果文件在其他路径中,你需要提供相对或绝对路径。
保存并运行这段代码,你应该会看到数据集的前几行输出:
通过以上步骤,我们成功地将数据集加载到了Pandas DataFrame中,接下来可以对数据进行预处理。
4. 数据预处理
在构建机器学习模型之前,需要对数据进行预处理,以确保数据的质量和模型的性能。数据预处理包括检查缺失值、处理异常值、特征工程等步骤。
4.1 检查缺失值
首先,检查数据集中是否存在缺失值。缺失值会影响模型的性能,因此需要处理。
# 检查是否有缺失值
print(data.isnull().sum())
这段代码会输出每个列中缺失值的数量。如果输出结果为零,表示没有缺失值;否则,需要对缺失值进行处理。
如果存在缺失值,可以选择删除包含缺失值的行,或者用其他值进行填充(例如,平均值、中位数等)。
# 删除缺失值
data = data.dropna()# 或者用平均值填充缺失值
# data.fillna(data.mean(), inplace=True)
4.2 特征和标签分离
接下来,将数据集中的特征和标签分离。特征是用于预测的输入变量,而标签是我们希望预测的输出变量。在这个例子中,square_footage
和number_of_bedrooms
是特征,price
是标签。
# 特征和标签分离
X = data[['square_footage', 'number_of_bedrooms']]
y = data['price']
X
是一个包含特征的DataFrame,而y
是一个包含标签的Series。
4.3 数据标准化
在有些情况下,对数据进行标准化处理可以提高模型的性能和收敛速度。标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的形式。
from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
这里我们使用了Scikit-Learn库中的StandardScaler
类对特征进行标准化。首先,创建一个StandardScaler
对象,然后使用fit_transform
方法对特征进行标准化处理。
到此,我们完成了数据预处理的基本步骤,数据集已经准备好用于模型训练。
5. 构建和训练线性回归模型
在预处理完数据后,我们可以开始构建和训练线性回归模型。
5.1 划分训练集和测试集
为了评估模型的性能,我们需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的泛化能力。
from sklearn.model_selection import train_test_split# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
在这段代码中,我们将20%的数据作为测试集,其余80%的数据作为训练集。random_state
参数用于保证结果的可重复性。通过这种划分方式,我们可以在保持数据整体分布一致的前提下,确保训练集和测试集具有相似的特性。
5.2 创建线性回归模型
使用Scikit-Learn库中的LinearRegression
类来创建线性回归模型。
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
线性回归模型是一种线性方法,用于拟合线性关系。它假设特征与标签之间存在线性关系,即标签可以通过特征的线性组合来表示。
5.3 训练模型
将训练集的特征和标签传递给模型,进行训练。
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
训练完成后,模型已经学到了特征和标签之间的关系,可以用来进行预测。
为了得到更准确的结果,我将扩展数据集至600个数据点
6. 评估模型
训练完成后,我们需要评估模型的性能。常用的评估指标包括均方误差(Mean Squared Error, MSE)和决定系数(R²)。
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)# 计算均方误差和R²
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)print(f"Mean Squared Error: {mse}")
print(f"R² Score: {r2}")
- 均方误差(MSE):度量预测值与真实值之间的平均平方误差,值越小越好。MSE的公式为:
- 决定系数(R²):度量模型解释变量的比例,取值范围为0到1,值越接近1越好。R²的公式为:
7. 可视化结果
为了更直观地了解模型的表现,我们可以将预测值和真实值进行对比,使用Matplotlib库进行可视化。
import matplotlib.pyplot as plt# 绘制散点图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("Actual Prices")
plt.ylabel("Predicted Prices")
plt.title("Actual vs Predicted Prices")
plt.show()
散点图可以帮助我们观察模型的预测值与真实值之间的关系。如果模型表现良好,散点图中的点将接近对角线,说明预测值与实际值高度相关。
此外,我们还可以绘制残差图(Residual Plot)来进一步评估模型的性能。残差图是实际值与预测值之间差异的图表,有助于检测模型的误差模式和数据中可能存在的异常点。
# 绘制残差图
residuals = y_test - y_pred
plt.scatter(y_pred, residuals)
plt.xlabel("Predicted Prices")
plt.ylabel("Residuals")
plt.title("Residuals vs Predicted Prices")
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--')
plt.show()
在残差图中,理想情况下,残差应随机分布且均匀分布在0轴的两侧。如果残差图中出现明显的模式或趋势,可能表明模型未能很好地捕捉数据中的关系,或者存在某些特征未被考虑在内。
8. 完整代码
以下是上述步骤的完整代码,整合在一起,方便复制和运行。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 加载数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv')# 数据预处理
data = data.dropna()
X = data[['square_footage', 'number_of_bedrooms']]
y = data['price']# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建和训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)print(f"Mean Squared Error: {mse}")
print(f"R² Score: {r2}")# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("Actual Prices")
plt.ylabel("Predicted Prices")
plt.title("Actual vs Predicted Prices")
plt.show()# 绘制残差图
residuals = y_test - y_pred
plt.scatter(y_pred, residuals)
plt.xlabel("Predicted Prices")
plt.ylabel("Residuals")
plt.title("Residuals vs Predicted Prices")
plt.axhline(y=0, color='r', linestyle='--')
plt.show()
通过运行这段完整代码,你将能够加载数据、预处理数据、构建和训练线性回归模型、评估模型性能并进行结果可视化。这是一个完整的机器学习工作流,可以帮助你了解和掌握线性回归模型在实际项目中的应用。
9. 结论
在Pycharm中使用线性回归模型时,需要注意以下几点:
- 环境设置:确保安装正确版本的Pycharm和必要的Python库。
- 数据质量:确保数据集没有缺失值和异常值,且数据类型正确。
- 数据标准化:在训练模型之前对特征进行标准化处理。
- 数据集划分:合理划分训练集和测试集,确保模型的评估结果公正。
- 模型评估:使用适当的评估指标(如MSE和R²)评估模型性能,并确保预测值有效。
- 结果可视化:通过散点图和残差图直观展示模型的预测效果和误差分布。
通过遵循这些注意事项,你可以确保在Pycharm中顺利构建和应用线性回归模型进行房价预测。
本文详细介绍了如何在Pycharm中使用线性回归模型进行房价预测。从环境设置、数据导入与预处理、模型构建与训练,到结果评估与可视化,每一步都进行了详细的剖析和代码展示。通过这个案例,希望你能更好地理解线性回归的基本原理和实操步骤,并能够应用到其他类似的预测问题中。
线性回归是机器学习中的基础算法之一,尽管它简单,但在很多实际应用中依然非常有效。通过本文的学习,你不仅掌握了如何在Pycharm中实现线性回归,还提升了对数据科学项目的整体把握能力。如果你有任何问题或建议,欢迎在评论区留言讨论。
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目录 前言一、AI工具现状(一)GitHub Copilot(二)TabNine 二、AI对开发者的影响(一)影响和优势(二)新技能和适应策略(三)保持竞争力的策略 三、AI开发的未来&a…...
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【SpringBoot Web框架实战教程(开源)】01 使用 pom 方式创建 SpringBoot 第一个项目
导读 这是一系列关于 SpringBoot Web框架实战 的教程,从项目的创建,到一个完整的 web 框架(包括异常处理、拦截器、context 上下文等);从0开始,到一个可以直接运用在生产环境中的web框架。而且所有源码均开…...
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Boosting【文献精读、翻译】
Boosting Bhlmann, P., & Yu, B. (2009). Boosting. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2(1), 69–74. doi:10.1002/wics.55 摘要 在本文中,我们回顾了Boost方法,这是分类和回归中最有效的机器学习方法之一。虽然我们也讨…...
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保姆级教程|如何配置ROS1主从机
在机器人开发经常遇到使用两个板子通信问题,比如一个板子跑底层的运动控制,一个板子跑定位导航。为了确保两个板子之间的ROS通信流畅,我们需要在两个板子的.bashrc文件中添加必要的环境变量配置。首先,确保你的 /etc/hosts 文件中…...
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贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization)及其Python 和 MATLAB 实现
贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization)是一种基于贝叶斯统计理论的优化方法,通常用于在复杂搜索空间中寻找最优解。该算法能够有效地在未知黑盒函数上进行优化,并在相对较少的迭代次数内找到较优解,因此在许多领域如超…...
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NLP - 基于bert预训练模型的文本多分类示例
项目说明 项目名称 基于DistilBERT的标题多分类任务 项目概述 本项目旨在使用DistilBERT模型对给定的标题文本进行多分类任务。项目包括从数据处理、模型训练、模型评估到最终的API部署。该项目采用模块化设计,以便于理解和维护。 项目结构 . ├── bert_dat…...
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数据库备份和还原
一、备份 备份类型 1.完全备份 全备份是指对整个数据集进行完整备份。每次备份都会复制所有选定的数据,无论这些数据是否发生了变化。 2.增量备份 增量备份是指仅备份自上次备份(无论是全备份还是增量备份)以来发生变化的数据。它记录了…...
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谷粒商城-个人笔记(集群部署篇一)
前言 学习视频:Java项目《谷粒商城》架构师级Java项目实战,对标阿里P6-P7,全网最强学习文档: 谷粒商城-个人笔记(基础篇一)谷粒商城-个人笔记(基础篇二)谷粒商城-个人笔记(基础篇三)谷粒商城-个人笔记(高级篇一)谷粒商城-个…...
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Linux环境下的字节对齐现象
在Linux环境下,字节对齐是指数据在内存中的存储方式。字节对齐是为了提高内存访问的效率和性能。 在Linux中,默认情况下,结构体和数组的成员会进行字节对齐。具体的对齐方式可以通过编译器选项来控制。 在使用C语言编写程序时,可…...
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没有调用memcpy却报了undefined reference to memcpy错误
现象 在第5行出现了,undefined reference to memcpy’ 1 static void printf_x(unsigned int val) 2{ 3 char buffer[32]; 4 const char lut[]{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F}; 5 char *p buffer; 6 while (val || p buffer) { 7 *(p) …...
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import和require的区别
import是ES6标准中的模块化解决方案,require是node中遵循CommonJS规范的模块化解决方案。 后者支持动态引入,也就是require(${path}/xx.js),前者目前不支持,但是已有提案。 前者是关键词,后者不是。 前者是编译时加…...
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白骑士的Python教学高级篇 3.3 数据库编程
系列目录 上一篇:白骑士的Python教学高级篇 3.2 网络编程 SQL基础 Structured Query Language (SQL) 是一种用于管理和操作关系型数据库的标准语言。SQL能够执行各种操作,如创建、读取、更新和删除数据库中的数据(即CRUD操作)&a…...
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macOS 安装redis
安装Redis在macOS上通常通过Homebrew进行,Homebrew是macOS上一个流行的包管理器。以下是安装Redis的步骤: 一 使用Homebrew安装Redis 1、安装Homebrew(如果尚未安装): 打开终端(Terminal)并执…...
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【AIGC评测体系】大模型评测指标集
大模型评测指标集 (☆)SuperCLUE(1)SuperCLUE-V(中文原生多模态理解测评基准)(2)SuperCLUE-Auto(汽车大模型测评基准)(3)AIGVBench-T2…...
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工厂模式之简单工厂模式
文章目录 工厂模式工厂模式分为工厂模式的角色简单工厂模式案例代码定义一个父类,三个子类定义简单工厂客户端使用输出结果 工厂模式 工厂模式属于创造型的模式,用于创建对象。 工厂模式分为 简单工厂模式:定义一个简单工厂类,根…...
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Python学习笔记29:进阶篇(十八)常见标准库使用之质量控制中的数据清洗
前言 本文是根据python官方教程中标准库模块的介绍,自己查询资料并整理,编写代码示例做出的学习笔记。 根据模块知识,一次讲解单个或者多个模块的内容。 教程链接:https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/index.html 质量控制…...
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数据结构历年考研真题对应知识点(串的模式匹配)
目录 4.2串的模式匹配 4.2.2串的模式匹配算法——KMP算法 【KMP 匹配过程中指针变化的分析(2015)】 【KMP 匹配过程中比较次数的分析(2019)】 4.2串的模式匹配 4.2.2串的模式匹配算法——KMP算法 【KMP 匹配过程中指针变化的分析(2015)】 最终得到子串指针变化公式 jnex…...
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UnityUGUI之八 InputField
custom: 1.当对Inputfield的属性输入一段值时,其子物体也会产生相同的值 监听检测: using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.UI;public class InputField01 : MonoBehaviour {p…...
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linux 下载依赖慢和访问github代码慢
1 pip install 下载依赖慢,添加清华镜像源 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 2 git 出现错误 Could not resolve host: github.com 原来是因为github.com没有被主机给解析, 第一步 先 ping 看一下主机地址 …...
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JavaSE (Java基础):面向对象(下)
8.7 多态 什么是多态? 即同一方法可以根据发送对象的不同而采用多种不同的方式。 一个对象的实际类型是确定的,但可以指向对象的引用的类型有很多。在句话我是这样理解的: 在实例中使用方法都是根据他最开始将类实例化最左边的类型来定的&…...
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Git:现代软件开发的基石
引言 在当今软件开发领域,版本控制系统(VCS)是不可或缺的工具,而Git则是其中的佼佼者。自2005年由Linux之父Linus Torvalds创建以来,Git已经成为全球开发者的首选工具。根据Stack Overflow 2023年的开发者调查&#x…...
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AIONVPlus让选车不再纠结
工薪阶层的一员,选购一辆新车无疑是一项重大决策,让人倍感纠结。随着时间的推移,我已经步入了人生的“中年”阶段,工作也已有十余年。虽然事业上或许尚未达到自己预期的成就,但年龄已然到了“而立之年”。在这个阶段,我内心深处不禁涌起一股想要“提升形象”的冲动,换句…...
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【busybox记录】【shell指令】unlink
目录 内容来源: 【GUN】【unlink】指令介绍 【busybox】【unlink】指令介绍 【linux】【unlink】指令介绍 使用示例: 删除文件 - 默认 常用组合指令: 指令不常用/组合用法还需继续挖掘: 内容来源: GUN &#x…...
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JavaWeb基础(一)-IO操作
Java I/O工作机制: 注:简要笔记,示例代码可能较少,甚至没有。 1、Java 的 I/O 类库的基本架构。 Java 的 I/O 操作类在包 java.io 下,大概有将近80个类,这些类大概可以分为如下四组。 基于字节操作的…...
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shell脚本:将一维数组以二维数组显示
shell脚本:将一维数组改成二维数组显示 1.编辑脚本文件 vi output_array.sh2.编写脚本 #!/bin/bash# 假设一维数组one_array已经包含9个元素 one_array=(1 2 3 4 5 6 7 8 9) # 获取数组长度 length=...
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前端学习--React部分
文章目录 前端学习--React部分前言1.React简介1.1React的特点1.2引入文件1.3JSX🍉JSX简介与使用🍉JSX语法规则 1.4模块与组件🍉模块🍉组件 1.5安装开发者工具 2.React面向组件编程2.1创建组件🍉函数式组件🍉…...
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【大数据】Hadoop 2.X和1.X升级优化对比
目录 1.前言 2.hadoop 1.X的缺点和优化方向 3.解决NameNode的局限性 3.1.Hadoop HA 3.2.Haddop federation 4.yarn 5.周边组件 1.前言 本文是作者大数据系列中的一文,专栏地址: https://blog.csdn.net/joker_zjn/category_12631789.html?spm10…...