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为了能早点买房,我用 Python 预测房价走势!

程序员文章站 2022-06-05 18:18:00
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者: Python高校 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=305 ......

前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

作者: python高校

ps:如有需要python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取

项目描述

利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型,并对模型的性能和预测能力进行测试;

项目分析

数据集字段解释:

  • rm: 住宅平均房间数量;

  • lstat: 区域中被认为是低收入阶层的比率;

  • ptratio: 镇上学生与教师数量比例;

  • medv: 房屋的中值价格(目标特征,即我们要预测的值);

其实现在回过头来看,前三个特征应该都是挖掘后的组合特征,比如rm,通常在原始数据中会分为多个特征:一楼房间、二楼房间、厨房、卧室个数、地下室房间等等,这里应该是为了教学简单化了;

medv为我们要预测的值,属于回归问题,另外数据集不大(不到500个数据点),小数据集上的回归问题,现在的我初步考虑会用svm,稍后让我们看看当时的选择;

step 1 导入数据

注意点:

1、如果数据在多个csv中(比如很多销售项目中,销售数据和店铺数据是分开两个csv的,类似数据库的两张表),这里一般要连接起来; 2、训练数据和测试数据连接起来,这是为了后续的数据处理的一致,否则训练模型时会有问题(比如用训练数据训练的模型,预测测试数据时报错维度不一致); 3、观察下数据量,数据量对于后续选择算法、可视化方法等有比较大的影响,所以一般会看一下; 4、pandas内存优化,这一点项目中目前没有,但是我最近的项目有用到,简单说一下,通过对特征字段的数据类型向下转换(比如int64转为int8)降低对内存的使用,这里很重要,数据量大时很容易撑爆个人电脑的内存存储;

上代码:

1 # 载入波士顿房屋的数据集
2 data = pd.read_csv('housing.csv')
3 prices = data['medv']
4 features = data.drop('medv', axis = 1)
5 # 完成
6 ​
7 print"boston housing dataset has {} data points with {} variables each.".format(*data.shape)

 

tep 2 分析数据

加载数据后,不要直接就急匆匆的上各种处理手段,加各种模型,先慢一点,对数据进行一个初步的了解,了解其各个特征的统计值、分布情况、与目标特征的关系,最好进行可视化,这样会看到很多意料之外的东西;

基础统计运算

统计运算用于了解某个特征的整体取值情况,它的最大最小值,平均值中位数,百分位数等等,这些都是最简单的对一个字段进行了解的手段;

上代码:

为了能早点买房,我用 Python 预测房价走势!

特征观察

这里主要考虑各个特征与目标之间的关系,比如是正相关还是负相关,通常都是通过对业务的了解而来的,这里就延伸出一个点,机器学习项目通常来说,对业务越了解,越容易得到好的效果,因为所谓的特征工程其实就是理解业务、深挖业务的过程;

比如这个问题中的三个特征:

  • rm:房间个数明显应该是与房价正相关的;

  • lstat:低收入比例一定程度上表示着这个社区的级别,因此应该是负相关;

  • ptratio:学生/教师比例越高,说明教育资源越紧缺,也应该是负相关;

上述这三个点,同样可以通过可视化的方式来验证,事实上也应该去验证而不是只靠主观猜想,有些情况下,主观感觉与客观事实是完全相反的,这里要注意;

step 3 数据划分

为了验证模型的好坏,通常的做法是进行cv,即交叉验证,基本思路是将数据平均划分n块,取其中n-1块训练,并对另外1块做预测,并比对预测结果与实际结果,这个过程反复n次直到每一块都作为验证数据使用过;

上代码:

1 # 提示:导入train_test_split
2 from sklearn.model_selection import train_test_split
3 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features, prices, test_size=0.2, random_state=random_state)
4 print x_train.shape
5 print x_test.shape
6 print y_train.shape
7 print y_test.shape

 

step 4 定义评价函数

这里主要是根据问题来定义,比如分类问题用的最多的是准确率(精确率、召回率也有使用,具体看业务场景中更重视什么),回归问题用rmse(均方误差)等等,实际项目中根据业务特点经常会有需要去自定义评价函数的时候,这里就比较灵活;

step 5 模型调优

通过gridsearch对模型参数进行网格组合搜索最优,注意这里要考虑数据量以及组合后的可能个数,避免运行时间过长哈。

上代码:

 1 from sklearn.model_selection importkfold,gridsearchcv
 2 from sklearn.tree importdecisiontreeregressor
 3 from sklearn.metrics import make_scorer
 4 ​
 5 def fit_model(x, y):
 6 """ 基于输入数据 [x,y],利于网格搜索找到最优的决策树模型"""
 7     cross_validator = kfold()
 8     regressor = decisiontreeregressor()
 9     params = {'max_depth':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}
10     scoring_fnc = make_scorer(performance_metric)
11 ​
12     grid = gridsearchcv(estimator=regressor, param_grid=params, scoring=scoring_fnc,cv=cross_validator)
13 ​
14 # 基于输入数据 [x,y],进行网格搜索
15     grid = grid.fit(x, y)
16 # 返回网格搜索后的最优模型
17 return grid.best_estimator_

 

可以看到当时项目中选择的是决策树模型,现在看,树模型在这种小数据集上其实是比较容易过拟合的,因此可以考虑用svm代替,你也可以试试哈,我估计是svm效果最好;

学习曲线

通过绘制分析学习曲线,可以对模型当前状态有一个基本了解,如下图:

为了能早点买房,我用 Python 预测房价走势!

可以看到,超参数max_depth为1和3时,明显训练分数过低,这说明此时模型有欠拟合的情况,而当max_depth为6和10时,明显训练分数和验证分析差距过大,说明出现了过拟合,因此我们初步可以猜测,最佳参数在3和6之间,即4,5中的一个,其他参数一样可以通过学习曲线来进行可视化分析,判断是欠拟合还是过拟合,再分别进行针对处理;