使用sklearn加載波士頓房價數(shù)據(jù)集

從sklearn導(dǎo)入數(shù)據(jù)集

from sklearn.datasets import load_boston

加載數(shù)據(jù)

boston = load_boston()# X為輸入，y為輸出 X = boston.data y = boston.target

查看數(shù)據(jù)有哪些字段

# 加載的數(shù)據(jù)以字典的形式存儲，獲取數(shù)據(jù)對應(yīng)的字典索引即可keys = boston.keys()

[外鏈圖片轉(zhuǎn)存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-dZIkf4e7-1615259376231)(C:\Users\pz\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210309101929163.png)]

查看數(shù)據(jù)描述

# 所加載到的數(shù)據(jù)為ndarray類型，將其轉(zhuǎn)換為DataFrame類型 import pandas as pd# 使用上面找到的feature_names col = boston['feature_names']# 轉(zhuǎn)換為DataFrame x_ = pd.DataFrame(X, columns=col) y_ = pd.DataFrame(y, columns=['MEDV'])# 完整數(shù)據(jù)集 dataset = pd.concat([x_, y_], axis=1)# 對顯示進行設(shè)置 pd.set_option('precision', 1)# 查看數(shù)據(jù)集描述 print(dataset.describe())# 查看關(guān)聯(lián)關(guān)系 pd.set_option('precision', 2) print(dataset.corr(method='pearson'))

最后，使用dataset數(shù)據(jù)集，進行建模分析。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用sklearn加载波士顿房价数据集的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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