”工欲善其事,必先利其器。“—孔子《论语.录灵公》
首页 > 编程 > 使用 Scikit-learn 预测房价:完整指南

使用 Scikit-learn 预测房价:完整指南

发布于2024-11-02
浏览:288

Predicting House Prices with Scikit-learn: A Complete Guide

机器学习正在改变各个行业,包括房地产。一项常见的任务是根据卧室、浴室的数量、平方英尺和位置等各种特征来预测房价。在本文中,我们将探讨如何使用scikit-learn构建机器学习模型来预测房价,涵盖从数据预处理到模型部署的各个方面。

目录

  1. Scikit-learn 简介
  2. 问题定义
  3. 数据收集
  4. 数据预处理
  5. 特征选择
  6. 模型训练
  7. 模型评估
  8. 模型调优(超参数优化)
  9. 模型部署
  10. 结论

1.Scikit-learn简介

Scikit-learn 是 Python 中使用最广泛的机器学习库之一。它为数据分析和建模提供了简单高效的工具。无论您是处理分类、回归、聚类还是降维,scikit-learn 都提供了一组广泛的实用程序来帮助您构建强大的机器学习模型。

在本指南中,我们将使用 scikit-learn 构建回归模型来预测房价。让我们逐步了解该过程的每个步骤。


2. 问题定义

手头的任务是根据房屋的特征来预测其价格,例如:

  • 卧室数量
  • 浴室数量
  • 面积(平方英尺)
  • 地点

这是一个监督学习问题,其中目标变量(房价)是连续的,使其成为回归任务。 Scikit-learn 提供了多种回归算法,例如我们将在本项目中使用的线性回归随机森林


3. 数据收集

您可以使用真实世界的数据集(例如 Kaggle 房价数据集),也可以从公共 API 收集您自己的数据。

以下是您的数据的示例:

卧室 浴室 面积(平方英尺) 地点 价格 ($)
3 2 1500 波士顿 300,000
4 3 2000年 西雅图 500,000

这里的目标变量是价格.


4. 数据预处理

在将数据输入机器学习模型之前,我们需要对其进行预处理。这包括处理缺失值、编码分类特征以及缩放数据。

处理缺失数据

缺失数据在现实世界的数据集中很常见。我们可以使用中位数等统计度量来填充缺失值,也可以删除包含缺失数据的行:

data.fillna(data.median(), inplace=True)

编码分类特征

由于机器学习模型需要数字输入,因此我们需要将位置等分类特征转换为数字。 标签编码为每个类别分配一个唯一的编号:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
data['Location'] = encoder.fit_transform(data['Location'])

特征缩放

缩放面积和价格等特征以确保它们处于相同的比例非常重要,特别是对于对特征大小敏感的算法。以下是我们如何应用缩放:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

5. 特征选择

并非所有特征对目标变量的贡献均等。特征选择有助于识别最重要的特征,从而提高模型性能并减少过度拟合。

在这个项目中,我们使用SelectKBest根据与目标变量的相关性来选择前5个特征:

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

6. 模型训练

现在我们已经预处理了数据并选择了最佳特征,是时候训练模型了。我们将使用两种回归算法:线性回归随机森林

线性回归

线性回归拟合数据的直线,最小化预测值和实际值之间的差异:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
linear_model = LinearRegression()
linear_model.fit(X_train, y_train)

随机森林

随机森林是一种集成方法,它使用多个决策树并对它们的结果进行平均,以提高准确性并减少过度拟合:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
forest_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
forest_model.fit(X_train, y_train)

训练-测试分离

为了评估我们的模型的泛化能力,我们将数据分为训练集和测试集:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.2, random_state=42)

7. 模型评估

训练模型后,我们需要使用 均方误差 (MSE)R 平方 (R²) 等指标来评估其性能。

均方误差 (MSE)

MSE 计算预测值和实际值之间的平均平方差。 MSE 越低表示性能越好:

from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

R 平方 (R²)

R² 告诉我们模型解释目标变量方差的程度。值为 1 表示完美预测:

from sklearn.metrics import r2_score
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

使用这些指标比较线性回归和随机森林模型的性能。


8.模型调优(超参数优化)

为了进一步提高模型性能,我们可以对超参数进行微调。对于随机森林,像 n_estimators(树的数量)和 max_depth(树的最大深度)这样的超参数会显着影响性能。

以下是如何使用GridSearchCV进行超参数优化:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'max_depth': [None, 10, 20]
}

grid_search = GridSearchCV(RandomForestRegressor(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

best_model = grid_search.best_estimator_

9. 模型部署

训练并调整模型后,下一步就是部署。您可以使用 Flask 创建一个提供预测服务的简单 Web 应用程序。

这是一个用于房价预测的基本 Flask 应用程序:

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

app = Flask(__name__)

# Load the trained model
model = joblib.load('best_model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    prediction = model.predict([data['features']])
    return jsonify({'predicted_price': prediction[0]})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

使用joblib:
保存训练好的模型

import joblib
joblib.dump(best_model, 'best_model.pkl')

这样,您就可以通过向 API 发送请求来进行预测。


10. 结论

在这个项目中,我们探索了使用 scikit-learn 构建机器学习模型来预测房价的整个过程。从数据预处理、特征选择到模型训练、评估、部署,每一步都配有实用的代码示例。

无论您是机器学习新手还是希望在实际项目中应用 scikit-learn,本指南都提供了一个全面的工作流程,您可以根据它来适应各种回归任务。

随意尝试不同的模型、数据集和技术,以提高模型的性能和准确性。

回归 #AI #DataAnalysis #DataPreprocessing #MLModel #RandomForest #LinearRegression #Flask #APIDevelopment #RealEstate #TechBlog #Tutorial #DataEngineering #DeepLearning #PredictiveAnalytics #DevCommunity

版本声明 本文转载于:https://dev.to/amitchandra/predicting-house-prices-with-scikit-learn-a-complete-guide-2kd7?1如有侵犯,请联系[email protected]删除
最新教程 更多>
  • 如何简化PHP中的JSON解析以获取多维阵列?
    如何简化PHP中的JSON解析以获取多维阵列?
    php 试图在PHP中解析JSON数据的JSON可能具有挑战性,尤其是在处理多维数组时。 To simplify the process, it's recommended to parse the JSON as an array rather than an object.To do...
    编程 发布于2025-07-08
  • 在C#中如何高效重复字符串字符用于缩进?
    在C#中如何高效重复字符串字符用于缩进?
    在基于项目的深度下固定字符串时,重复一个字符串以进行凹痕,很方便有效地有一种有效的方法来返回字符串重复指定的次数的字符串。使用指定的次数。 constructor 这将返回字符串“ -----”。 字符串凹痕= new String(' - ',depth); console.Wr...
    编程 发布于2025-07-08
  • 如何使用不同数量列的联合数据库表?
    如何使用不同数量列的联合数据库表?
    合并列数不同的表 当尝试合并列数不同的数据库表时,可能会遇到挑战。一种直接的方法是在列数较少的表中,为缺失的列追加空值。 例如,考虑两个表,表 A 和表 B,其中表 A 的列数多于表 B。为了合并这些表,同时处理表 B 中缺失的列,请按照以下步骤操作: 确定表 B 中缺失的列,并将它们添加到表的末...
    编程 发布于2025-07-08
  • 左连接为何在右表WHERE子句过滤时像内连接?
    左连接为何在右表WHERE子句过滤时像内连接?
    左JOIN CONUNDRUM:WITCHING小时在数据库Wizard的领域中变成内在的加入很有趣,当将c.foobar条件放置在上面的Where子句中时,据说左联接似乎会转换为内部连接。仅当满足A.Foo和C.Foobar标准时,才会返回结果。为什么要变形?关键在于其中的子句。当左联接的右侧值...
    编程 发布于2025-07-08
  • 您如何在Laravel Blade模板中定义变量?
    您如何在Laravel Blade模板中定义变量?
    在Laravel Blade模板中使用Elegance 在blade模板中如何分配变量对于存储以后使用的数据至关重要。在使用“ {{}}”分配变量的同时,它可能并不总是最优雅的解决方案。幸运的是,Blade通过@php Directive提供了更优雅的方法: $ old_section =“...
    编程 发布于2025-07-08
  • 如何从Python中的字符串中删除表情符号:固定常见错误的初学者指南?
    如何从Python中的字符串中删除表情符号:固定常见错误的初学者指南?
    从python import codecs import codecs import codecs 导入 text = codecs.decode('这狗\ u0001f602'.encode('utf-8'),'utf-8') 印刷(文字)#带有...
    编程 发布于2025-07-08
  • 如何从Google API中检索最新的jQuery库?
    如何从Google API中检索最新的jQuery库?
    从Google APIS 问题中提供的jQuery URL是版本1.2.6。对于检索最新版本,以前有一种使用特定版本编号的替代方法,它是使用以下语法:获取最新版本:未压缩)While these legacy URLs still remain in use, it is recommended ...
    编程 发布于2025-07-08
  • PHP与C++函数重载处理的区别
    PHP与C++函数重载处理的区别
    作为经验丰富的C开发人员脱离谜题,您可能会遇到功能超载的概念。这个概念虽然在C中普遍,但在PHP中构成了独特的挑战。让我们深入研究PHP功能过载的复杂性,并探索其提供的可能性。在PHP中理解php的方法在PHP中,函数超载的概念(如C等语言)不存在。函数签名仅由其名称定义,而与他们的参数列表无关。...
    编程 发布于2025-07-08
  • 使用jQuery如何有效修改":after"伪元素的CSS属性?
    使用jQuery如何有效修改":after"伪元素的CSS属性?
    在jquery中了解伪元素的限制:访问“ selector 尝试修改“:”选择器的CSS属性时,您可能会遇到困难。 This is because pseudo-elements are not part of the DOM (Document Object Model) and are th...
    编程 发布于2025-07-08
  • HTML格式标签
    HTML格式标签
    HTML 格式化元素 **HTML Formatting is a process of formatting text for better look and feel. HTML provides us ability to format text without us...
    编程 发布于2025-07-08
  • 如何正确使用与PDO参数的查询一样?
    如何正确使用与PDO参数的查询一样?
    在pdo 中使用类似QUERIES在PDO中的Queries时,您可能会遇到类似疑问中描述的问题:此查询也可能不会返回结果,即使$ var1和$ var2包含有效的搜索词。错误在于不正确包含%符号。通过将变量包含在$ params数组中的%符号中,您确保将%字符正确替换到查询中。没有此修改,PDO...
    编程 发布于2025-07-08
  • 如何实时捕获和流媒体以进行聊天机器人命令执行?
    如何实时捕获和流媒体以进行聊天机器人命令执行?
    在开发能够执行命令的chatbots的领域中,实时从命令执行实时捕获Stdout,一个常见的需求是能够检索和显示标准输出(stdout)在cath cath cant cant cant cant cant cant cant cant interfaces in Chate cant inter...
    编程 发布于2025-07-08
  • 为什么使用Firefox后退按钮时JavaScript执行停止?
    为什么使用Firefox后退按钮时JavaScript执行停止?
    导航历史记录问题:JavaScript使用Firefox Back Back 此行为是由浏览器缓存JavaScript资源引起的。要解决此问题并确保在后续页面访问中执行脚本,Firefox用户应设置一个空功能。 警报'); }; alert('inline Alert')...
    编程 发布于2025-07-08
  • 如何使用Python有效地以相反顺序读取大型文件?
    如何使用Python有效地以相反顺序读取大型文件?
    在python 中,如果您使用一个大文件,并且需要从最后一行读取其内容,则在第一行到第一行,Python的内置功能可能不合适。这是解决此任务的有效解决方案:反向行读取器生成器 == ord('\ n'): 缓冲区=缓冲区[:-1] ...
    编程 发布于2025-07-08
  • 为什么不使用CSS`content'属性显示图像?
    为什么不使用CSS`content'属性显示图像?
    在Firefox extemers属性为某些图像很大,&& && && &&华倍华倍[华氏华倍华氏度]很少见,却是某些浏览属性很少,尤其是特定于Firefox的某些浏览器未能在使用内容属性引用时未能显示图像的情况。这可以在提供的CSS类中看到:。googlepic { 内容:url(&#...
    编程 发布于2025-07-08

免责声明: 提供的所有资源部分来自互联网,如果有侵犯您的版权或其他权益,请说明详细缘由并提供版权或权益证明然后发到邮箱:[email protected] 我们会第一时间内为您处理。

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3