#导入boston房价数据集
from sklearn.datasets import load_boston
import pandas as pd
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data)
#一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
x =boston.data[:,5]
y = boston.target
LinR = LinearRegression()
LinR.fit(x.reshape(-1,1),y)
w=LinR.coef_
b=LinR.intercept_
print(w,b)
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,w*x+b,'orange')
plt.show()
#多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。
x = boston.data[:,12].reshape(-1,1)
y = boston.target
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(x,y)
lineR = LinearRegression()
lineR.fit(x,y)
y_pred = lineR.predict(x)
plt.plot(x,y_pred,'r')
print(lineR.coef_,lineR.intercept_)
plt.show()
#一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
x_poly = poly.fit_transform(x)
print(x_poly)
lrp = LinearRegression()
lrp.fit(x_poly,y)
y_poly_pred = lrp.predict(x_poly)
plt.scatter(x,y)
plt.scatter(x,y_pred)
plt.scatter(x,y_poly_pred)
plt.show()