Python实现贝叶斯岭回归模型(BayesianRidge算法)并使用K折交叉验证进行模型评估项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。

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1.项目背景

房价问题已经成为中国社会关注的焦点问题。现阶段中国房价为什么上涨过快并始终成为社会关注的焦点等问题;认为未来一段时间内中国房价仍然会总体上涨,房价上涨压力会向二线城市特别是中西部地区的二线城市转移.为此,房地产调控应针对房价地区分化现象,实施差异化的住房政策;针对住房需求结构变化,优化住房供给结构;针对住房市场交易结构变化,调整房地产调控的重点领域。

本项目通过贝叶斯岭回归模型综合各种因素建模房价预测模型,并通过K折交叉验证进行房价模型的评估。

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:

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数据详情如下(部分展示):

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3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据:

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 关键代码:

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息:

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从上图可以看到,总共有14个变量,数据中无缺失值,共506条数据。

关键代码:

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

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关键代码如下:

4.探索性数据分析

4.1 房屋房价的趋势图

用Matplotlib工具的plot()方法绘制折线图:

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4.2 房屋房价分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:

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从上图可以看出,房屋房价主要分布在115~25之间。

4.3 住宅房间数分布直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图:

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从上图可以看出,住宅房间数主要分布在5.5~7。

4.4 便利指数与房屋房价的散点图与拟合线

用seaborn工具的lmplot ()方法绘制散点图与拟合线:

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从上图可以看出,距离高速公路的便利指数和房屋房价不呈现线性关系。

4.5 相关性分析

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从上图中可以看到,数值越大相关性越强,正值是正相关、负值是负相关。

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下: 

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5.2 数据集拆分

通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分,关键代码如下:

6.构建贝叶斯岭回归模型

主要使用BayesianRidge算法、网格搜索优化算法和K折交叉验证,用于目标回归。

6.1构建模型

 

6.2模型特征权重值直方图

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从上图可以看到,特征的权重值主要集中在-0.5~1之间。

7.模型评估

7.1评估指标及结果

评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。

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从上表可以看出,R方为0.6639;可解释方差值为0.666模型效果一般,可根据需要进行进一步的优化。

关键代码如下:

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7.2 真实值与预测值对比图

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从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致。

8.结论与展望

综上所述,本文采用了贝叶斯岭回归算法来构建回归模型,并应用5折交叉验证进行模型评估,房价影响因素比较多,本项目进行初步的探讨、研究。

本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下:

项目说明:
链接:https://pan.baidu.com/s/1dW3S1a6KGdUHK90W-lmA4w 
提取码:bcbp

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