线性回归算法-5.更多思考

柔光的暖阳◎ 2023-08-17 16:44 23阅读 0赞

## 波士顿房产数据分析 ##

加载波士顿房产数据：

import numpy
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn import datasets
    
    boston = datasets.load_boston()
    X = boston.data
    y = boston.target
    
    X = X[y<50]
    y = y[y<50]

此处不进行对训练数据和测试数据的分离，直接对所有的样本进行拟合，从而进行数据分析：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
    
    line_reg = LinearRegression()
    line_reg.fit(X,y)

通过拟合，求出了每个特征值（房间数，是否临河，空气质量等）对应的系数：

line_reg.coef_

![1465169-20190715204512910-1617878675.png][]

对于以上系数，正负反映了此特征对于房屋价格是正相关还是负相关，大小反映了此特征对房屋价格的影响程度

# 把系数进行从小到大排序，返回索引值
    numpy.argsort(line_reg.coef_)   
    # 特征值由小到大排列下的房屋特征
    boston.feature_names[numpy.argsort(line_reg.coef_)]

![1465169-20190715204542556-599915809.png][]

由上看出，房间数'RM'多的，房价比较高，临河'CHAS'的房子，房价高。

## 线性回归算法总结 ##

*  典型的参数学习
 *  只能解决线性回归
 *  对数据有假设：线性
 *  优点：对数据有强解释性
 *  问题：时间复杂度较高：\\(O(n^3)\\)

转载于:https://www.cnblogs.com/shuai-long/p/11191396.html

[1465169-20190715204512910-1617878675.png]: /images/20230809/24859a97dedf4c55a48f7408ab3cb422.png
[1465169-20190715204542556-599915809.png]: /images/20230809/504fde59f23b4a0aaf35ce553f06922a.png

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