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...
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...
步骤一:准备数据 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...
Cell In[1], line74import sklearn5fromsklearn import datasets #导入数据--->7boston =datasets.load_boston()8boston File~/.local/lib/python3.10/site-packages/sklearn/datasets/__init__.py:156,in__getattr__(name)105ifname =="load_boston":106msg =textwrap.dedent(107"""108`load_boston` h...
在机器学习领域,有很多常用的数据集,在scikit-learn中,内置了这些常用数据集,通过对应的函数可以直接加载,对于回归算法而言,常用数据集的加载函数如下 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 ...
《scikit-learn》决策树之回归树 今天我们来看看怎么使用回归树,其实大致流程还是跟决策树一样的,只不过我们今天要使用的是tree.DecisionTreeRegressor这个类。 1:加载数据 由于是要做回归,因此我们需要连续的数据,比如拿波士顿房价距离。 from sklearn.datasets import load_boston...
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....
本课程首先简单介绍了什么是机器学习、什么是Scikit-learn以及如何安装Scikit-learn;然后讲解了如何选择合适的机器学习方法,并以iris数据集为例展示了Scikit-learn的通用学习模式,同时分享了一些有用的数据集及其用法;接着是Scikit-learn模型的讲解,包括其常用属性和功能;最后结合案例详细讲解了如何进行数据标准化,以及如何...
boston.feature_names), reverse=True): print feature, round(c, 2) 分类树和森林 同样的方法也能用于分类树,查看特征对某个类别的预测概率值的影响力。 我们可以使用 iris 数据集做演示。 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_iris ...
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...