一、boston房价预测
from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import regression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
波士顿房价数据集
boston = load_boston() boston.keys() print(boston.keys())
训练集与测试集划分
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(boston.data,boston.target,test_size=0.3)
线性回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。
#建立多元线性回归模型
mlr = LinearRegression()
mlr.fit(x_train,y_train)
print('系数',mlr.coef_,"\n截距",mlr.intercept_)
#检测模型的好坏
y_predict = mlr.predict(x_test)
多项式回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。
#多项式回归模型 poly1 = PolynomialFeatures() x_ploy_train = poly1.fit_transform(x_train) x_ploy_test = poly1.transform(x_test) #建模 mlrpoly = LinearRegression() mlrpoly.fit(x_ploy_train,y_train) #检测模型的好坏 y_predict1 = mlrpoly.predict(x_ploy_test)
比较线性模型与非线性模型的性能，并说明原因。
#计算模型的预测指标
print("线性回归模型")
print("预测的均方误差:",regression.mean_squared_error(y_test,y_predict))
print("预测的平均绝对误差:",regression.mean_absolute_error(y_test,y_predict))
#计算多项式回归模型的预测指标
print("多项式回归模型")
print("预测的均方误差：",regression.mean_squared_error(y_test,y_predict1))
print("预测的平均绝对误差:",regression.mean_absolute_error(y_test,y_predict1))
print("模型的分数：",mlrpoly.score(x_ploy_test,y_test))
二、中文文本分类
获取文件，写文件
import os
path = r'D:\vaseline\258\data'
#停用词
import codecs
import jieba
with open(r'D:\vaseline\dym\stopsCN.txt',encoding='utf-8') as f:
stopwords = f.read().split('\n')
使用jieba分词将中文文本切割，去掉停用词表
def processing(tokens):
# 去掉非字母汉字的字符
tokens = "".join([char for char in tokens if char.isalpha()])
#jieba分词
tokens = [token for token in jieba.cut(tokens,cut_all=True) if len(token) >2]
#去掉停用词
tokens = "".join([token for token in tokens if token not in stopwords])
return tokens
遍历每个个文件夹下的每个文本文件。
#存放文件名
filePaths = []
#存放读取的数据
fileContents = []
#存放文件类型
fileClasses = []
#进行遍历实现转码读取处理并对每条新闻进行切分
for root,dirs,files in os.walk(path):
for name in files:
filePath = os.path.join(root,name)
filePaths.append(filePath)
f = codecs.open(filePath,encoding='utf-8')
fileContent = f.read()
# 获取新闻类别标签，并处理该新闻
fileClasses.append(filePath.split('\\')[-2])
fileContents.append(processing(fileContent))
import pandas;
all_datas = pandas.DataFrame({
'fileClasses':fileClasses,
'fileContent':fileContents
})
print(all_datas)
模型评价
划分训练集测试集并建立特征向量，为建立模型做准备
#划分训练集测试集
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,MultinomialNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(fileContents,fileClasses,test_size=0.2)
# 转化为特征向量，这里选择TfidfVectorizer的方式建立特征向量。不同新闻的词语使用会有较大不同。
V=TfidfVectorizer()
X_train = V.fit_transform(x_train)
X_test = V.transform(x_test)
# 建立模型,这里用多项式朴素贝叶斯，因为样本特征的a分布大部分是多元离散值
mnb=MultinomialNB()
module = mnb.fit(X_train,y_train)
#预测
y_predict = module.predict(X_test)
#输出模型的精准度
scores = cross_val_score(mnb,X_test,y_test,cv=5)
print("Accuracy:",scores.mean())
#输出模型
print("classification_report:\n",classification_report(y_predict,y_test))
