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技术 2022年11月23日
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>  以下内容是我在学习https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程时遇到不懂的问题自己查询并理解的笔记,由于sklearn版本更迭改动了原作者的代码,如有理解偏差欢迎指正。

 1. np.linspace  

    np.linspace(1,10) 在numpy中生成一个等差数列,可以加三个参数,np.linspace(1,10,10)在是两个参数时默认生成五十个数字的等差数列,第一第二哥数字分别代表数列的开头和结尾,如果是三哥参数,第三个参数代表等差数列的长度,既可以生成一个长度为10数字开头为1结尾为10的等差数列(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

  2. plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

    plt.subploy(2,3,5)这个代码的核心意思就是使用”整数来描述子图的位置信息“,顾名思义就是在一个画布中画多个图片,第一个参数nrows代表你把画布分为多少行,ncols代表你把画布分为多少列,index就更好理解了,它的意思就是接下来要画的图的索引位置,比如(2,3,5)他代表的意思就是把一张空白的画布分为两行,三列。六个位置区域,第三个索引参数一般就是从左上角开始到右下角依次编号(如下图),我查阅资料的时候有的博主强行机器翻译官方文档,并注明第三个参数不能大于10,其实不然,官方的意思是index<= nrows*ncols,也就是索引数字不能大于已有的画布分割数量。还有就是(2,3,5)与(235)效果等同,至于第三个参数**kwargs,作用是设置子图类型,极点图或线型图。

  3.np.delete(x_data,abnormal_data,axis = 0)

    第一个参数代表要处理的数据矩阵,第二个参数代表在什么位置处理(一般为一维数组),第三个参数 0 代表删除所在列,1代表删除所在行。

 1 from sklearn import preprocessing
2 from sklearn.datasets import load_boston
3 from sklearn.metrics import r2_score
4 from sklearn.linear_model import LinearRegression
5 from sklearn.model_selection import train_test_split
6 import matplotlib.pyplot as plt
7 import numpy as np
8
9 #数据初始化
10 dataset = load_boston()
11 x_data,y_data=load_boston(return_X_y = True) #导入数据,x_data为特征变量、y_data为目标值
12 print("--------------'''获取自变量数据的形状'''--------------")
13 print(x_data.shape)
14 print(y_data.shape)
15 name_data = dataset.feature_names #导入特证名
16
17 #数据可视化
18 for i in range(len(name_data)):
19 plt.scatter(x_data[:,i],y_data,s = 20,marker = '<',c = 'r')
20 plt.title(name_data[i])
21 plt.show()
22 #处理异常数据
23 abnormal_data = []
24 for i in range(len(y_data)):
25 if y_data[i] == 50:
26 abnormal_data.append(i)#存储异常值的下标;
27 x_data = np.delete(x_data,abnormal_data,axis = 0)#删除值为y值为50的特征变量所在行
28 y_data = np.delete(y_data,abnormal_data,axis = 0)#删除值为y值为50的特征值所在行
29 print("------检测-------")
30 print(x_data.shape)
31 print(y_data.shape)
32
33 abnormal_title = []
34 for i in range(len(name_data)):
35 if name_data[i] == 'RM' or name_data[i] =='PTRATIO'or name_data[i] == 'LSTAT':
36 continue
37 else:
38 abnormal_title.append(i)#存储不相关数据特证名下标
39 x_data = np.delete(x_data,abnormal_title,axis = 1)#删除不相关数据所在列
40 print("--------------'''输出有效数据形状'''--------------")
41 print(x_data.shape)
42 print(y_data.shape)
43
44 #数据分割
45 x_train,x_test = train_test_split(x_data,test_size=0.2,random_state=0)
46 y_train,y_test = train_test_split(y_data,test_size=0.2,random_state=0)
47 print("--------------'''输出实验数据长度'''--------------")
48 print(len(x_train))
49 print(len(x_test))
50 print(len(y_train))
51 print(len(y_test))
52
53 #数据归一化(无量纲化处理β=(x-min(x))/max(x)-min(x),将数据归集到0~1之间)
54 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
55 x_test = min_max_scaler.fit_transform(x_test)
56 x_train = min_max_scaler.fit_transform(x_train)
57 y_train = min_max_scaler.fit_transform(y_train.reshape(-1,1))
58 y_test = min_max_scaler.fit_transform(y_test.reshape(-1,1))#转化为一列行自动确认
59 #模型训练和评估
60 lr = LinearRegression()
61 lr.fit(x_train,y_train)
62 lr_y_predict = lr.predict(x_test)
63 #使用r2_score预测样本
64 score = r2_score(y_test, lr_y_predict)
65 print("样本预测得分:{}".format(score))

输出结果:

--------------'''获取自变量数据的形状'''--------------
(506, 13)
(506,)
------检测-------
(490, 13)
(490,)
--------------'''输出有效数据形状'''--------------
(490, 3)
(490,)
--------------'''输出实验数据长度'''--------------
392
98
392
98
样本预测得分:0.7091901425426
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