机器学习和数据挖掘3——预测波士顿房价
来做一个demo，用python跑线性回归，来预测波士顿房价
来，首先，我们引入库sklearn，然后直接使用该类库集成的数据集。
别忘了前面两篇文章，现在我们使用eclipse搭建开发环境，后续可能会换。记得我之前用的2.6.6，现在ide需要改成3.6.3。
改的位置：window-preferences-PyDev里面需要new一下路径为3.6.3的。
移除点击此处添加图片说明文字
我们粘贴一下代码：
import sklearn from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print(boston.keys())
移除点击此处添加图片说明文字
缺少numpy，用pip下载一下。
移除点击此处添加图片说明文字
成功！
移除点击此处添加图片说明文字
波士顿数据集是scikit-learn的内置数据集，可以直接拿来使用。 波士顿数据集是scikit-learn的内置数据集，可以直接拿来使用。
然后我就这么导入啊，pip install sklearn
pip install numpy
pip install pandas
等等，
移除点击此处添加图片说明文字
——–走到这里，还记得上一篇中，我们说的吗，直接使用Jupyter，
移除点击此处添加图片说明文字
第一步：Python库导入
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn
移除点击此处添加图片说明文字
第二步：数据获取和理解
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
print(boston.keys())
print(boston.data.shape)
print(boston.feature_names)
那我们后续可能需要一些python包，这里先pip引入：
移除点击此处添加图片说明文字
如果依次pip导入的话，现在我们可以做一些基本的数据理解了：
请在控制台按照下列导入后，执行print输出查看data的特性，
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
print(boston.keys())
print(boston.data.shape)
print(boston.feature_names)
来看一下输出控制台结果：
移除点击此处添加图片说明文字
下列为字段匹配意义：
移除点击此处添加图片说明文字
结论：波士顿数据集506个样本，14个特征。 结论：波士顿数据集506个样本，14个特征。
是从其他地方找到的。可以看到，房价的高低，暂时我们先按照这14个维度来限定，当然，在中国，具体的房价那就有太多维度了，比方说学区房、超市、菜场、高铁、机场、地铁、就业等等。
好的，我们继续做数据理解：
bos = pd.DataFrame(boston.data)
print(bos.head())
bos.columns = boston.feature_names
print(bos.head())
移除点击此处添加图片说明文字
print(boston.target[:5])
bos[‘PRICE’] = boston.target
bos.head()
移除点击此处添加图片说明文字
第三步：数据模型构建——线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = bos.drop(‘PRICE’, axis=1)
lm = LinearRegression()
lm
lm.fit(X, bos.PRICE)
print(‘线性回归算法w值：’, lm.coef_)
print(‘线性回归算法b值: ‘, lm.intercept_)
import matplotlib.font_manager as fm
myfont = fm.FontProperties(fname=’C:/Windows/Fonts/msyh.ttc’)
plt.scatter(bos.RM, bos.PRICE)
plt.xlabel(u’住宅平均房间数’, fontproperties=myfont)
plt.ylabel(u’房屋价格’, fontproperties=myfont)
plt.title(u’RM与PRICE的关系’, fontproperties=myfont)
plt.show()
但是这段代码报错：
移除点击此处添加图片说明文字
搜索了一下
myfont = fm.FontProperties(fname=’C:/Windows/Fonts/msyh.ttc’)
这段是
import matplotlib.font_manager as fm
matplotlib的font管理工具想要调用windows的字体，做展示字体。那我们换一个字体好了。或者是网上找一下这个字体吧。
我附上这个字体的下载链接，在我的csdn博客中：
http://download.csdn.net/download/qq_33792843/10108812
直接下载下来，20兆，如果嫌麻烦，就换别的字体，一样的。
移除点击此处添加图片说明文字
原因在这里，我们打开这个路径：
移除点击此处添加图片说明文字
那如果我们换一个呢？哈哈，看好了，随便找一个简体字，然后右键属性，看字体名字：
移除点击此处添加图片说明文字
这个就是文件名了，然后我们在Jupeter上面写好：
移除点击此处添加图片说明文字
用这个新宋体好了：C:/Windows/Fonts/simfang.ttf
第四步：数据模型应用——预测房价
lm.predict(X)[0:5]
mse = np.mean((bos.PRICE – lm.predict(X)) ** 2)
print(mse)
移除点击此处添加图片说明文字
这个是每栋住宅的房间数和房价的关系，我们带入了横坐标为RM，每栋住宅房间数，和房价的线性关系图。接下来，可以换换别的玩一玩.
移除点击此处添加图片说明文字
可以看到犯罪率越低，房价越高，越稳定，犯罪率高的地方，房价都很低。
再来看看，城市中，黑人的比例：
这个就不好看了：
移除点击此处添加图片说明文字
再来看看环保指标的关系：
移除点击此处添加图片说明文字
其实这里就是模型，
移除点击此处添加图片说明文字
线性关系系数在此，我们可以看到，数值越大，关联性越强，越能体现线性。
当然，在此，我们也要来说一句题外话，线性回归，用来预测票房、房价等连续性的比较好，但是做分类比方说男女啊，就有很大的局限性了。可以看到线性回归算法w值，越等于0越没有关联性，负数为负相关，这个正9.几的。表示正相关性，很强。
总结
1 使用.DESCR探索波士顿数据集，业务目标是预测波士顿郊区住房的房价；
2 使用scikit-learn针对整个数据集拟合线性回归模型，并计算均方误差。
mse均方误差最小化准则，是为了算出这个算法的可用性、误差性，如果该数值越小则越好，说明这个算法越靠谱。
下面是网上找到的优化部分，有时间可以继续做一做
思考环节
1 对数据集分割成训练数据集和测试数据集
2 训练数据集训练线性回归模型，利用线性回归模型对测试数据集进行预测
3 计算训练模型的MSE和测试数据集预测结果的MSE
4 绘制测试数据集的残差图
