python线性回归的小例子--波士顿房价预测

今天学习了简单的线性回归，用波士顿房价的例子测试了一下

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

#把数据转化成pandas的形式，在列尾加上房价PRICE
boston_dataset=datasets.load_boston()
data=pd.DataFrame(boston_dataset.data)
data.columns=boston_dataset.feature_names
data['PRICE']=boston_dataset.target

#取出房间数和房价并转化成矩阵形式
x=data.loc[:,'RM'].as_matrix(columns=None)
y=data.loc[:,'PRICE'].as_matrix(columns=None)

#进行矩阵的转置
x=np.array([x]).T
y=np.array([y]).T

#训练线性模型
l=LinearRegression()
l.fit(x,y)

#画图显示
plt.scatter(x,y,s=10,alpha=0.5,c='green')
plt.plot(x,l.predict(x),c='blue',linewidth='1')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()

结果如下