方法一:使用旧版本的scikit-learn如果您无法更改代码或依赖特定版本的scikit-learn,您可以尝试安装一个旧版本的scikit-learn。在旧版本中,’load_boston’数据集仍然可用。您可以使用以下命令安装特定版本的scikit-learn:pip install scikit-learn==版本号请将“版本号”替换为您需要的旧版本号。例如,如果要安装1.1版本...
利用scikit-learn库中的数据集学习数据回归 1、常规导库操作 import pandasaspd import numpyasnp import sklearnfromsklearn import datasets #导入数据集合 2、应用数据集获取载入boston房价数据: boston =datasets.load_boston() boston 结果: {'data': array([[6.3200e-03,1.8000e+01,2.3100e+00, ...,1.530...
应该是scikit-learn版本的问题,导致boston这个东西不能在这里使用,就出现这个错误; 问题解决 我们先将***换成这些(已经在报错里面明确给出来了): data_url="http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"raw_df= pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None)data= np.hstack([raw_df.va...
1. load_boston() 2. load_diabetes() 3. load_linnerud() 对于分类算法而言,常用数据集的加载函数如下 1. load_iris() 2. load_digits() 3. load_wine() 4. load_breast_cancer() 以load_iris为例,具体的用法如下 >>> from sklearn.datasets import * >>> data = load_iris() >>> data['d...
我们将使用scikit-learn内置的波士顿房价数据集。波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,包含506个样本,每个样本有13个特征,如犯罪率、房产税率等。我们的目标是根据这些特征预测房屋价格。 为了使用scikit-learn加载数据集,我们需要从sklearn.datasets中导入load_boston函数。使用load_boston函数可以返回一个包含特征...
交叉验证唯一的缺点就是计算代价相对较高。实现交叉验证可以调用 Scikit 中提供的 cross_val_score 辅助函数。 from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor ...
这里主要是给大家演示了下机器学习的过程以及 scikit-learn 库中相关函数的调用,并没有对数据进行分析,接下来通过数据可视化技术来分析单个指标与房价之间的关系。关键代码如下: fromsklearnimportdatasetsimportmathimportmatplotlib.pyplotasplthouse=datasets.load_boston()# 加载数据x=house.data# 获取特征数据y=house....
scikit-learn有两种构建数据集的方式:1.直接加载自带的datasets数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression # 直接加载数据集 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_y = loaded_data.target # 定义模...
但是,在本例中,我们不打算用这种方式加载数据,因为数据集可以直接通过scikit-learn获得。 可以使用该方法从sklearn.datasets模块访问波士顿住房数据集。 获取小数据集:load_boston from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() type(boston) print(boston['DESCR']) import pandas as pd ## ...
X, y = load_boston(return_X_y=True) X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X, y, random_state=42) reg.fit(X_train, y_train) StackingRegressor(...) 3.任何估计器特征的重要性 现在,任何适合的Scikit-learn估计器都可以使用基于置换的重要性特征。从用户指南中描述如何计算功能...