机器学习之支持向量回归（SVR）预测房价—基于python_svr模型训练的数据集

      大家好，我是带我去滑雪！

      本期使用爬取到的有关房价数据集data.csv，使用支持向量回归（SVR）方法预测房价。该数据集中“y1”为响应变量，为房屋总价，而x1-x9为特征变量，依次表示房屋的卧室数量、客厅数量、面积、装修情况、有无电梯、、房屋所在楼层位置、有无地铁、关注度、看房次数共计9项。

    （ps，往期出过一个利用SVR预测房价，但代码没有分开讲，许多童鞋复制代码运行，总会出现各种问题，所以应童鞋要求，出一篇更为仔细的博客，大部分博主讲解SVR都采用python自带波士顿房价数据集，但很多童鞋大多都需要用到自己的数据集进行SVR建模，我想这也许对部分童鞋有一定帮助）

（1）导入所需模块

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import preprocessing
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import LinearSVR
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.metrics import r2_score
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all'
import warnings

        如果是第一次运行上述模块，报错 ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xxx'情况，需安装相应xxx名称的库，若使用jupyter notebook可以使用pip install xxx，若使用pycharm可以在设置里的packages里安装对应的包或者在控制台里使用pip install xxx。若都不行，可以上网浏览一下其他方法。

（2）导入数据集

data=pd.read_csv('data.csv')
data

输出结果：

	x1	x2	x3	x4	x5	x6	x7	x8	x9	y1
0	2	2	78.60	0	1	2	1	58	14	210.0
1	4	2	98.00	0	1	0	1	2337	18	433.0
2	2	1	58.10	2	1	1	1	25	18	255.0
3	4	2	118.00	3	0	1	0	2106	6	195.0
4	3	1	97.70	2	0	2	0	1533	7	150.0
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
2979	3	2	132.51	0	1	1	0	28	5	375.0
2980	2	1	80.30	2	1	1	1	8	0	375.0
2981	2	2	64.81	2	1	1	1	2	0	268.0
2982	2	1	57.26	0	0	0	1	0	0	235.0
2983	2	1	75.38	2	1	2	0	0	0	300.0

2984 rows × 10 columns

      本文采用 “pd.read_csv” 导入数据，也可以采用 ”pd.read_excel“ 。使用pd.read_csv('data.csv')表示在工作路径直接读取data.csv文件，所以需要提前将数据集放入工作路径中。若不好找工作路径，也可以使用data = pd.read_csv(r'E:\工作\硕士\博客\博客19-SVR预测房价\data.csv')读取数据，效果是一样的。

data = pd.read_csv(r'E:\工作\硕士\博客\博客19-SVR预测房价\data.csv')
data

输出结果：

	x1	x2	x3	x4	x5	x6	x7	x8	x9	y1
0	2	2	78.60	0	1	2	1	58	14	210.0
1	4	2	98.00	0	1	0	1	2337	18	433.0
2	2	1	58.10	2	1	1	1	25	18	255.0
3	4	2	118.00	3	0	1	0	2106	6	195.0
4	3	1	97.70	2	0	2	0	1533	7	150.0
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
2979	3	2	132.51	0	1	1	0	28	5	375.0
2980	2	1	80.30	2	1	1	1	8	0	375.0
2981	2	2	64.81	2	1	1	1	2	0	268.0
2982	2	1	57.26	0	0	0	1	0	0	235.0
2983	2	1	75.38	2	1	2	0	0	0	300.0

2984 rows × 10 columns

（3）随机划分70%训练集与30%测试集

y=data.y1#将响应变量y1赋值给y
data_train,data_test,y_train,y_test=train_test_split(data,y,test_size=0.3,random_state=1)

（4）对划分后的训练集和测试集中的特征变量进行数据标准化

       由于特征变量的取值范围不尽相同，使用sklearn的StandardScaler类，将训练集和测试集中的所有特征变量进行标准化（即，均值为0，标准差为1）。"values.reshape(-1,1)"是将数据中的所有元素按照一列的形式重新排列，其中，-1 表示自动计算行数，1 表示只有一列。

scaler = StandardScaler()

scaler.fit(data_train)
data_train_s=scaler.fit_transform(data_train)#对训练集中的特征变量进行标准化
data_test_s=scaler.fit_transform(data_test)#对测试集的特征变量进行标准化

（5）进行支持向量回归

        使用sklearn的SVR类分别进行径向核（rbf）、二次多项式核（poly，2）、三次多项式核（poly，3）、S型核进行支持向量回归。使用 fit（）方法对SVR进行估计，在这里使用默认参数”epsilon=0.1“，即SVR的调节参数为0.1。使用score（）方法，计算测试集的拟合优度。

model=SVR(kernel='rbf')#使用径向核（rbf）
model.fit(data_train_s,y_train)#模型估计
model.score(data_test_s,y_test)#计算拟合优度

输出结果：

0.28217697180917056

model=SVR(kernel='poly',degree=2)#使用二次多项式核
model.fit(data_train_s,y_train)#模型估计
model.score(data_test_s,y_test)#计算拟合优度

输出结果：

0.35607964447352425

model=SVR(kernel='poly',degree=3)#使用三次多项式核
model.fit(data_train_s,y_train)#模型估计
model.score(data_test_s,y_test)#计算拟合优度

输出结果：

0.5944110925400512

model=SVR(kernel='sigmoid')#使用S型核
model.fit(data_train_s,y_train)#模型估计
model.score(data_test_s,y_test)#计算拟合优度

输出结果：

0.7219197626971094

       通过对比，我们发现采用S型核效果最好，测试集的拟合优度达到0.7219，故本文采取S型核。由于截至目前，超参数都是选用，默认的设置，下面选择最优超参数组合，进一步提升模型效果。

（6）使用交叉验证选择最优的超参数组合（C,epsilon，r）

param_grid={'C':[0.01,0.1,1,10,50,100,150],'epsilon':[0.01,0.1,1,10],'gamma':[0.01,0.1,1,10]}#定义参数网格
kfold=KFold(n_splits=10,shuffle=True,random_state=1)#定义10折随机分组
model=GridSearchCV(SVR(),param_grid,cv=kfold)
model.fit(data_train_s,y_train)
model.best_params_

输出结果：

{'C': 150, 'epsilon': 10, 'gamma': 0.01}

        结果显示，最优参数组合为C=150, epsilon=10, gamma=0.01。

（7）结合最优超参数组合，重新定义model为最优模型,展示支持向量数目

model1=model.best_estimator_#结合最优超参数，重新定义最优model
len(model1.support_)#展示支持向量数目
data_train_s.shape#展示训练集形状

输出结果：

   270

(2088, 10)

model1.score(data_test_s,y_test)#计算测试集拟合优度

输出结果：

0.984653838741239

       结果显示，模型采用最优参数组合后，共有270个支持向量，测试集的拟合优度也由原来的0.7219提高到了0.9847。

（8）模型预测

sigmoid_pred=model1.predict(data_test_s)#使用测试集预测房价
sigmoid_pred.shape#展示输出预测值形状

输出结果：

(896,)

（9）计算模型预测效果评价指标

model1_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test,sigmoid_pred))    #RMSE
model1_mae = mean_absolute_error(y_test,sigmoid_pred)   #MAE
model1_r2 = r2_score(y_test, sigmoid_pred)  # R2
print("The RMSE of RBF_SVR: ", model1_rmse)
print("The MAE of RBF_SVR: ",model1_mae)
print("R^2 of RBF_SVR: ",model1_r2)

输出结果：

The RMSE of RBF_SVR:  28.973562943677987
The MAE of RBF_SVR:  11.142043434442739
R^2 of RBF_SVR:  0.984653838741239

（10）保存预测值与真实值到excel

sigmoid_pred_true=pd.concat([pd.DataFrame(sigmoid_pred),pd.DataFrame(y_test)],axis = 1)#axis=1 表示按照列的方向进行操作，也就是对每一行进行操作。
sigmoid_pred_true.columns=['predictvalues', 'realvalues']
sigmoid_pred_true.to_excel(r'E:\工作\硕士\博客\博客19-SVR预测房价\预测值与真实值.xlsx',index = False)

输出结果：

链接：https://pan.baidu.com/s/1p4HDhBH4QNtFLv-1UIoZ9Q?pwd=7qc5 
提取码：7qc5

      博主保存预测值与真实值时发现 ，真实值在excel里一列里没有连续保存，导致真实值与预测值没有一一对应，所以需要将数据处理一下，选中realvalues列，复制到新表里，然后按住ctrl+G，定位条件选择空白行，点击确定，在选中空白行删除，则将真实值变为连续序列，在复制回去与真实值一一对应。

（11）绘制预测值与真实值比较图

data1= pd.read_csv(r'E:\工作\硕士\博客\博客19-SVR预测房价\data1.csv')#导入真实值与预测值数据

 plt.subplots(figsize=(10,5))
plt.xlabel('896套房', fontsize =10)
plt.ylabel('房价', fontsize =10)
plt.plot(data1.predictvalues, color = 'b', label = '预测值')
plt.plot(data1.realvalues, color = 'r', label = '真实值')
plt.legend(loc=0)
plt.savefig("squares.png",
            bbox_inches ="tight",
            pad_inches = 1,
            transparent = True,
            facecolor ="w",
            edgecolor ='w',
            dpi=300,
            orientation ='landscape')

输出结果：

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