深圳房价线性回归分析及预测= =

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1.数据清洗
data = data.rename(columns={‘Unnamed: 0‘: ‘id‘})
给第一列起名id

data = data[data[‘Rooms‘] != ‘Unknown‘]
data[‘Rooms‘] = data[‘Rooms‘].astype(int)
data[‘Living Rooms‘] = data[‘Living Rooms‘].astype(int)
data[‘Height‘] = data[‘Height‘].astype(int)
data = data[data[‘Undergroud‘] != ‘Unknown‘]
data[‘Undergroud‘] = data[‘Undergroud‘].astype(int)
data[‘Distance To Underground‘] = data[‘Distance To Underground‘].astype(int)
# print data.describe()
挑出datda中‘Room‘这一列中的‘Unknown‘，并将这一列转化成int形式的数据，然后对‘Living Rooms‘，‘Height‘等数值型数据做了同样的处理（应该可以做个循环？）

# print data.groupby(‘Rooms‘).count()
data = data[(data[‘Rooms‘] > 0) & (data[‘Rooms‘] < 8)]
data = data[data[‘Rooms‘] > data[‘Living Rooms‘]]
把‘Rooms‘计数,发现有0间房间，8间以上房间的屋子，故剔除并重新赋值给data，又剔除‘Living Rooms‘比‘Rooms‘还多的异常数据。
（另，# print data.groupby(‘Rooms‘).count()这个跑出来有好多列相同的，所以后来后面加了[‘price‘]）

# plt.plot(data[‘Price‘],‘o‘,alpha = 0.5)
# plt.show()
# plt.plot(data[‘Height‘],‘-‘,alpha = 0.5)
# plt.show()
data = data[(data[‘Price‘] < 5000)]
然后‘Price‘，‘Height‘画图，‘Height‘没有异常值，约束‘Price‘小于5000

dummy_decoration = pd.get_dummies(data[‘Decoration‘], prefix=‘decoration‘)
dummy_Region = pd.get_dummies(data[‘Region‘], prefix=‘Region‘)
dummy_Orientation = pd.get_dummies(data[‘Orientation‘], prefix=‘Orientation‘)
dummy_Floor = pd.get_dummies(data[‘Floor‘], prefix=‘Floor‘)
dummy_Elevator = pd.get_dummies(data[‘Has Elevator‘], prefix=‘Elevator‘)
处理字符型变量，都用的哑变量（或许？可以建立个函数直接调用？）

data = pd.merge(data, dummy_decoration, right_index=True, left_index=True)
data = pd.merge(data, dummy_Region, right_index=True, left_index=True)
data = pd.merge(data, dummy_Orientation, right_index=True, left_index=True)
data = pd.merge(data, dummy_Floor, right_index=True, left_index=True)
data = pd.merge(data, dummy_Elevator, right_index=True, left_index=True)
把新建的哑变量粘到data上（靠，好傻，应该写个函数调用的）

# X=data.loc[:,(‘Size‘,‘Rooms‘,‘Living Rooms‘,‘Height‘,‘Undergroud‘,
#               ‘Distance To Underground‘,‘dummy_decoration‘,‘dummy_Region‘,
#               ‘dummy_Orientation‘,‘dummy_Floor‘,‘dummy_Elevator‘)]
# print X
到这里报错了，后来明白了，因为data里面并没有dummy_decoration，而是decoration_delicate/simple之类，故。。。弃

X = data
# print X.columns
看一下X里面的变量名
X = X.drop([‘id‘, ‘Built Year‘, ‘Region‘, ‘Decoration‘, ‘Floor‘, ‘Orientation‘, ‘Has Elevator‘, ‘Price‘,
            ‘Year Of Property‘, ‘Tag‘], axis=1)
# print X.info()
Y = data[‘Price‘]
不再选，而是舍弃data中的一些变量，作为X（可是为什么要看X的空值来着？），把‘Price‘赋给Y，到这里，我的数据就处理完了。
然后就可以对‘Train.csv‘动手了，但是对‘Test.csv‘依旧要做一样的数据处理，所以写了个函数：

def SZ(data):
。。。
  中间就是上面的数据处理过程
。。。

     return X,Y
数据处理，以上#

2.线性回归
读取数据：
data1=pd.read_csv(‘Train.csv‘)
X_train=SZ(data1)[0]
Y_train=SZ(data1)[1]

data2=pd.read_csv(‘Test1.csv‘)
X_test=SZ(data2)[0]
Y_test=SZ(data2)[1]

对Train中数据做线性回归，求线性系数，并带入X_test，得到Y_pred：
linreg=LinearRegression()
linreg.fit(X_train,Y_train)
print linreg.get_params()
print linreg.coef_
print linreg.intercept_

Y_pred = linreg.predict(X_test)

求MAPE等评价上面求得的线性模型：
print "MAE:",metrics.mean_absolute_error(Y_test, Y_pred )
m=(Y_test - Y_pred )/Y_test
a=map(abs,m)
p=sum(a)/len(m)
print "MAPE:",p*100
print "R2:", metrics.r2_score(Y_test, Y_pred )
plt.plot(Y_test, Y_pred,‘o‘,alpha = 0.5)
plt.plot([0,4000],[0,4000],‘r--‘)
plt.show()

附一些结果：

MAE: 123.090078901
MAPE: 23.7656379369
MSE: 34517.8775484
RMSE: 185.78987472
R2: 0.805982042193

卒。。。

 
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原文地址：http://www.cnblogs.com/jojo123/p/6283370.html