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线性回归:boston房价

时间:2019-07-11 11:13:07      阅读:138      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:model   回归   res   red   plt   label   com   line   data   

from sklearn.linear_model import LinearRegression,Lasso,Ridge
from sklearn.datasets import load_boston
import matplotlib.pyplot as plt

boston=load_boston()
data = boston.data
target = boston.target

x_train = data[:450]
y_train = target[:450]
x_test = data[450:]
y_test = target[450:]

lr = LinearRegression()
rr = Ridge()
lasso = Lasso()

lr.fit(x_train,y_train)
rr.fit(x_train,y_train)
lasso.fit(x_train,y_train)

y_lr = lr.predict(x_test)
y_rr = rr.predict(x_test)
y_lasso = lasso.predict(x_test)

plt.plot(y_test,label=real)
plt.plot(y_lr,label=lr)
plt.plot(y_rr,label=rr)
plt.plot(y_lasso,label=lasso)
plt.legend()
plt.show()

 

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线性回归:boston房价

标签:model   回归   res   red   plt   label   com   line   data   

原文地址:https://www.cnblogs.com/timlong/p/11168660.html

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