基于多元线性回归的波士顿房价预测_采用波士顿房价预测数据集进行多元线性回归任务分析

 本项目利用boston房价数据集联系简单的线性回归，若预测效果不够理想，可进一步进行非线性回归尝试。

# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import linear_model
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 
boston=datasets.load_boston()
x=boston.data
y=boston.target
print(x.shape)
print(boston.DESCR)
 
 
'''
#练习
clf = linear_model.LinearRegression()
x=np.array([2,3,5,7,6]).reshape(-1,1)
y=np.array([6,10,14.5,21,18.5])
print(plt.scatter(x,y,color='blue'))
clf.fit(x,y) #训练模型
b,a=clf.coef_, clf.intercept_
print(b,a)
x=[[4]]
print(clf.predict(x))
print(plt.plot(x, a+b*x, color = 'red'))
'''
#波士顿房价
x=pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
y=pd.DataFrame(boston.target,columns=['MEDV'])
print(plt.scatter(x['RM'],y,color='blue'))
print(plt.scatter(x['LSTAT'],y,color='blue'))
 
import statsmodels.api as sm
#statsmodels中线性回归模型没有截距项，下行给训练集加上一列数值为1的特征
x_add1=sm.add_constant(x)
model=sm.OLS(y,x_add1).fit()
print(model.summary())
'''
#输出结果
      coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const         36.4595      5.103      7.144      0.000      26.432      46.487
CRIM          -0.1080      0.033     -3.287      0.001      -0.173      -0.043
ZN             0.0464      0.014