使用sklearn预测走势_使用sklearn实现波士顿房价预测-回归分析案例

一、 引言

人们在生活中经常遇到分类与预测的问题，目标变量可能受多个因素影响，根据相关系数可以判断影响因子的重要性。正如一个病人得某种病是多种因素影响造成的。

房子作为居住的场所，对每个人而言是不可或缺的。而房价的高低也是受多种因素的影响。房子所处的城市是一线还是二线，房子周边的交通便利程度，房子附近是否存在医院或者学校等，众多因素都会影响房价。

二、 回归分析

“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(Francis Galton,1822～1911.生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。19世纪高斯系统地提出最小二乘估计，从而使回归分析得到蓬勃发展。

目前回归分析的研究范围划分如下图：

本节以线性回归案例讲解，以波士顿房价数据集为线性回归案例数据，进行模型训练，不讲过多理论，理论大家自行搜索学习。

三、 波士顿房价预测介绍

波士顿房价数据说明：此数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述，下面对数据集变量说明下，方便大家理解数据集变量代表的意义。

CRIM: 城镇人均犯罪率

ZN: 住宅用地所占比例

INDUS: 城镇中非住宅