机器学习实战二:波士顿房价预测 Boston Housing

波士顿房价预测 Boston housing

这是一个波士顿房价预测的一个实战,上一次的Titantic是生存预测,其实本质上是一个分类问题,就是根据数据分为1或为0,这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值,当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing
如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Learning通道

目录

  • 活动背景
  • 数据介绍
  • 详细代码解释
  • 导入Python Packages
  • 读入数据 Read-In Data
  • 从Package读取Boston数据
  • 相关性检验
  • 多变量研究
  • 划分训练集和测试集
  • 建立线性回归模型
  • 评价模型
  • 进一步探索和模型改进
  • 特征选择重建模型
  • 数据标准化
  • 模型优化和改进
  • GradientBoosting(梯度提升)
  • Lasso 回归 (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)
  • ElasticNet 回归
  • Support Vector Regression (SVR)
  • linear 线性核函数
  • poly 多项式核
  • rbf(Radial Basis Function) 径向基函数
  • SVM(支持向量机)回归– 线性核
  • SVM(支持向量机)回归– 多项式核
  • 决策树回归
  • 总结
  • 活动背景

    波士顿房地产市场竞争激烈,而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争,你决定运用机器学习的一些基本概念,帮助客户为自己的房产定下最佳售价。幸运的是,你找到了波士顿房价的数据集,里面聚合了波士顿郊区包含多个特征维度的房价数据。你的任务是用可用的工具进行统计分析,并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。

    数据介绍


    详细代码解释

    导入Python Packages

    首先导入需要的python包

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    from sklearn.metrics import mean_squared_error
    plt.style.use('ggplot')
    %load_ext klab-autotime
    

    读入数据 Read-In Data

    将housing,csv读入

    data = pd.read_csv('../data_files/2.Boston_housing/housing.csv')
    data.info()
    # No	属性	数据类型	字段描述x
    # 1	CRIM	Float	城镇人均犯罪率
    # 2	ZN	Float	占地面积超过2.5万平方英尺的住宅用地比例
    # 3	INDUS	Float	城镇非零售业务地区的比例
    # 4	CHAS	Integer	查尔斯河虚拟变量 (= 1 如果土地在河边;否则是0)
    # 5	NOX	Float	一氧化氮浓度(每1000万份)
    # 6	RM	Float	平均每居民房数
    # 7	AGE	Float	在1940年之前建成的所有者占用单位的比例
    # 8	DIS	Float	与五个波士顿就业中心的加权距离
    # 9	RAD	Integer	辐射状公路的可达性指数
    # 10	TAX	Float	每10,000美元的全额物业税率
    # 11	PTRATIO	Float	城镇师生比例
    # 12	B	Float	1000(Bk - 0.63)^ 2其中Bk是城镇黑人的比例
    # 13	LSTAT	Float	人口中地位较低人群的百分数
    # 14	MEDV	Float	(目标变量/类别属性)以1000美元计算的自有住房的中位数
    



    从这里可以看出来,数据一共有14个特征,并且没有缺失值,所以我们可以不用缺失值处理,真不错

    从Package读取Boston数据

    其实在我们的sklearn库中,就有波士顿房屋数据集,我们可以直接读取数据集

    from sklearn.datasets import load_boston
    dir(load_boston())
    print(load_boston().DESCR)
    


    这里也有对数据集详细的介绍,除此之外,我们还需要将数据集转化了类型,变为我们熟悉的pandas.core.frame.DataFrame,之后后面的操作就是一模一样的了

    X = load_boston().data
    y = load_boston().target
    df = pd.DataFrame(X, columns=load_boston().feature_names)
    df.head()
    

    相关性检验

    看看各个特征中是否有相关性,判断一下用哪种模型比较合适

    plt.figure(figsize=(12,8))
    sns.heatmap(data.corr(), annot=True, fmt='.2f', cmap='PuBu')
    

    数据不存在相关性较小的属性,也不用担心共线性,所以我们可以用线性回归模型去预测

    data.corr()['MEDV'].sort_values()
    

    多变量研究

    尝试了解因变量和自变量、自变量和自变量之间的关系

    sns.pairplot(data[["LSTAT","RM","PIRATIO","MEDV"]])
    

    划分训练集和测试集

    由于数据没有null值,并且,都是连续型数据,所以暂时不用对数据进行过多的处理,不够既然要建立模型,首先就要进行对housing分为训练集和测试集,取出了大概百分之20的数据作为测试集,剩下的百分之70为训练集

    X ,y = data[data.columns.delete(-1)], data['MEDV']
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=888)
    

    查看训练集和测试集的维度

    建立线性回归模型

    首先,我利用线性回归模型对数据进行训练,并预测测试集数据,对于具体的线性回归的介绍,可以参考Linear Regression Machine Learning

    linear_model = LinearRegression()
    linear_model.fit(X_train, y_train)
    coef = linear_model.coef_#回归系数
    line_pre = linear_model.predict(X_test)
    print('SCORE:{:.4f}'.format(linear_model.score(X_test, y_test)))
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, line_pre))))
    coef
    

    根据结果来看,预测的score为76%左右,然后均方误差RMSE大约是4.5,为了更好的看出预测数据的问题,我想试着可视化一下

    df_coef = pd.DataFrame()
    df_coef['Title'] = data.columns.delete(-1)
    df_coef['Coef'] = coef
    df_coef
    

    这是线性回归的相关系数

    hos_pre = pd.DataFrame()
    hos_pre['Predict'] = line_pre
    hos_pre['Truth'] = y_test
    hos_pre.plot(figsize=(18,8))
    

  • 得出score为76%,从上图得知预测的房价整体偏小,在10-35这个区间预测结果较为准确,超过这个区间预测价格偏小,可进一步对原始数据离群值做处理。
  • 数据比较干净,练习起来缺少特征工程部分的工作,而且是预测性模型,相比分类问题少了模型选择上的空间。
  • 评价模型

    在整个数据集上评价模型

    plt.scatter(y_test, line_pre,label='y')
    plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4,label='predicted')
    


    然后在整个数据集中评价模型

    line_pre_all = linear_model.predict(X)  #预测值
    print('SCORE:{:.4f}'.format(linear_model.score(X,y)))
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y, line_pre_all))))
    hos_pre_all = pd.DataFrame()
    hos_pre_all['Predict'] = line_pre_all
    hos_pre_all['Truth'] = y
    hos_pre_all.plot(figsize=(18,8))
    

    plt.scatter(y, line_pre_all,label='y')
    plt.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=4,label='predicted')
    


    由以上分析可知,模型在整个数据集中的评分比在测试集中要低

    进一步探索和模型改进

  • 尝试使用相关性最高的3个特征量重建模型,并与原模型进行比较
  • 尝试使用其它多种算法分别建立模型,并比较模型
  • 特征选择重建模型

    首先我尝试相关性最高的三个特征重建模型,去与原模型比较一下

    data.corr()['MEDV'].abs().sort_values(ascending=False).head(4)
    

    由此我们得出了三个相关性最高的特征,我们将其作为自变量去建立模型

    X2 = np.array(data[['LSTAT','RM','PIRATIO']])
    X2_train, X2_test, y_train, y_test = train_test_split(X2, y, random_state=1,test_size=0.2)
    linear_model2 = LinearRegression()
    linear_model2.fit(X2_train,y_train)
    print(linear_model2.intercept_)
    print(linear_model2.coef_)
    line2_pre = linear_model2.predict(X2_test)  #预测值
    print('SCORE:{:.4f}'.format(linear_model2.score(X2_test, y_test)))#模型评分
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, line2_pre))))#RMSE(标准误差)
    

    我们可以得到,对于预测测试集的数据的得分score明显是没有开始的线性回归模型1高的,然后我们再看看,在整个数据集中它的表现

    line2_pre_all = linear_model2.predict(X2)  #预测值
    print('SCORE:{:.4f}'.format(linear_model2.score(X2, y)))#模型评分
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y, line2_pre_all))))#RMSE(标准误差)
    


    这样比较下来,第一个模型达到的分数,即使在整个数据集中73%,但是这个模型的得分大约是67.6%,由此可以得出,第一个模型还是比这个模型优的,接下来就需要尝试更多的模型了

    数据标准化

    数据集的 标准化 对scikit-learn中实现的大多数机器学习算法来说是 常见的要求 。如果个别特征或多或少看起来不是很像标准正态分布(具有零均值和单位方差),那么它们的表现力可能会较差。
    所以我这里首先对数据进行了一个标准化处理

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    ss_x = StandardScaler()
    X_train = ss_x.fit_transform(X_train)
    X_test = ss_x.transform(X_test)
    ss_y = StandardScaler()
    y_train = ss_y.fit_transform(y_train.values.reshape(-1, 1))
    y_test = ss_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1))
    

    模型优化和改进

    接下来我就开始尝试多种模型,希望尝试的模型有对我的算法有帮助

    X ,y = data[data.columns.delete(-1)], data['MEDV']
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=9)
    

    GradientBoosting(梯度提升)

    from sklearn import ensemble
    #params = {'n_estimators': 500, 'max_depth': 4, 'min_samples_split': 1,'learning_rate': 0.01, 'loss': 'ls'}
    #clf = ensemble.GradientBoostingRegressor(**params)
    clf = ensemble.GradientBoostingRegressor()
    clf.fit(X_train, y_train)
    clf_pre=clf.predict(X_test) #预测值
    print('SCORE:{:.4f}'.format(clf.score(X_test, y_test)))#模型评分
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, clf_pre))))#RMSE(标准误差)
    

    Lasso 回归 (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)

    Lasso也是惩罚其回归系数的绝对值。
    与岭回归不同的是,Lasso回归在惩罚方程中用的是绝对值,而不是平方。这就使得惩罚后的值可能会变成0

    from sklearn.linear_model import Lasso
    
    lasso = Lasso()
    lasso.fit(X_train,y_train)
    y_predict_lasso = lasso.predict(X_test)
    r2_score_lasso = r2(y_test,y_predict_lasso)
    
    print('SCORE:{:.4f}'.format( lasso.score(X_test, y_test)))#模型评分
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict_lasso))))#RMSE(标准误差)
    print('Lasso模型的R-squared值为:',r2_score_lasso)
    

    ElasticNet 回归

    ElasticNet回归是Lasso回归和岭回归的组合

    enet = ElasticNet()
    enet.fit(X_train,y_train)
    y_predict_enet = enet.predict(X_test)
    r2_score_enet = r2(y_test,y_predict_enet)
    
    print('SCORE:{:.4f}'.format( enet.score(X_test, y_test)))#模型评分
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test,y_predict_enet))))#RMSE(标准误差)
    print("ElasticNet模型的R-squared值为:",r2_score_enet)
    

    Support Vector Regression (SVR)

    from sklearn.linear_model import ElasticNet
    from sklearn.svm import SVR
    from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
    from sklearn.metrics import r2_score as r2, mean_squared_error as mse, mean_absolute_error as mae
    
    def svr_model(kernel):
        svr = SVR(kernel=kernel) 
        svr.fit(X_train, y_train)
        y_predict = svr.predict(X_test)
    
        # score(): Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.
        print(kernel,' SVR的默认衡量评估值值为:', svr.score(X_test,y_test))
        print(kernel,' SVR的R-squared值为:', r2(y_test, y_predict))
        print(kernel,' SVR的均方误差(mean squared error)为:',mse(y_test, y_predict))
        print(kernel,' SVR的平均绝对误差(mean absolute error)为:',mae(y_test,y_predict))
        # print(kernel,' SVR的均方误差(mean squared error)为:',mse(scalery.inverse_transform(y_test), scalery.inverse_transform(y_predict)))
        # print(kernel,' SVR的平均绝对误差(mean absolute error)为:',mae(scalery.inverse_transform(y_test),scalery.inverse_transform(y_predict)))
        
        return svr
    

    linear 线性核函数

    linear_svr = svr_model(kernel='linear') 
    

    poly 多项式核

    poly_svr = svr_model(kernel='poly')  
    

    rbf(Radial Basis Function) 径向基函数

    rbf_svr = svr_model(kernel='rbf') 
    

    SVM(支持向量机)回归– 线性核

    from sklearn.svm import SVR
    linear_svr = SVR(kernel="linear")
    linear_svr.fit(X_train, y_train)
    linear_svr_pre = linear_svr.predict(X_test)#预测值
    print('SCORE:{:.4f}'.format(linear_svr.score(X_test, y_test)))#模型评分
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, linear_svr_pre))))#RMSE(标准误差)
    

    SVM(支持向量机)回归– 多项式核

    在使用SVM回归– 多项式核的时候,首先要对数据进行一个标准化处理

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    ss_x = StandardScaler()
    X_train = ss_x.fit_transform(X_train)
    X_test = ss_x.transform(X_test)
    ss_y = StandardScaler()
    y_train = ss_y.fit_transform(y_train.values.reshape(-1, 1))
    y_test = ss_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1))
    

    再进行建立模型来预测

    poly_svr = SVR(kernel="poly")
    poly_svr.fit(X_train, y_train)
    poly_svr_pre = poly_svr.predict(X_test)#预测值
    print('SCORE:{:.4f}'.format(poly_svr.score(X_test, y_test)))#模型评分
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test, poly_svr_pre))))#RMSE(标准误差)
    

    决策树回归

    from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
    tree_reg=DecisionTreeRegressor(max_depth=2)
    tree_reg.fit(X_train, y_train)
    tree_reg_pre = tree_reg.predict(X_test)#预测值
    print('SCORE:{:.4f}'.format( tree_reg.score(X_test, y_test)))#模型评分
    print('RMSE:{:.4f}'.format(np.sqrt(mean_squared_error(y_test,tree_reg_pre))))#RMSE(标准误差)
    

    最后我们会发现,利用GBDT的得分居然高达90,这是我们得到最优的一个模型了,其次就是SVR回归的多项式核,也大概达到了85,其他的并没有线性回归那么优,所以对于波士顿房价预测来说,利用GBDT是最好的,这是迄今为止我遇到最好的模型

    总结

  • 可以发现,如果要用Gradient Boosting 算法的话,在sklearn包里调用是非常方便的,几行代码即可完成,大部分的工作是在数据特征提取
  • 数据分析过程中,特征设计是最重要的,现在kaggle竞赛很流行使用GBDT(梯度提升决策树Gradient Boosted Decision Tree) 算法,数据分析结果的优劣其实主要在特征上,行业中做项目也是如此
  • 不断的在研究数据中培养对数据的敏感度十分重要
  • 每日一句
    Never had to laugh at other people.(没经历过才笑别人的疤)

    如果需要数据和代码,可以自提

  • 路径1:我的gitee
  • 路径2:百度网盘
    链接:https://pan.baidu.com/s/1uA5YU06FEW7pW8g9KaHaaw
    提取码:5605
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