这是我的第270篇原创文章。

一、引言

对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：

针对不同的数据集，有些步骤不适用，其中橘红色框为必要步骤，欢迎大家关注翻看我之前的一些相关文章。前面我介绍了机器学习模型的二分类任务，接下来做一个机器学习模型的回归任务系列，由于本系列案例数据质量较高，有些步骤跳过了，跳过的步骤将单独出文章总结！在Python中，可以使用Scikit-learn库来构建SVR回归模型进行预测，本文以预测房价为例，对这个过程做一个简要解读。

二、实现过程

2.1 读取数据

filename = 'data.csv'
dataset = pd.read_csv(filename, names=names, delim_whitespace=True)
df = pd.DataFrame(dataset)

df:

2.2 数据集划分

features = names[:-1]
target = ['MEDV']
#  划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[features], df[target], test_size=0.2, random_state=0)

2.3 数据归一化

mm1 = MinMaxScaler()   # 特征进行归一化
X_train_m = mm1.fit_transform(X_train)
mm2 = MinMaxScaler()     # 标签进行归一化
y_train_m = mm2.fit_transform(y_train)

2.4 建模预测

model = SVR()
X_test_m = mm1.transform(X_test) # 注意fit_transform() 和 transform()的区别
y_test_pred_m = model.predict(X_test_m)

2.5 结果可视化

# 训练集预测值与真实值的对比
plt.plot(list(range(0,len(X_train))),y_train,marker='o')
plt.plot(list(range(0,len(X_train))),y_train_pred,marker='*')
plt.legend(['真实值','预测值'])
plt.xlabel('序列')
plt.ylabel('房价')
plt.title('训练集预测值与真实值的对比')
plt.show()

结果：

# 验证集预测值与真实值的对比
plt.plot(list(range(0,len(X_test))),y_test,marker='o')
plt.plot(list(range(0,len(X_test))),y_test_pred,marker='*')
plt.legend(['真实值','预测值'])
plt.xlabel('序列')
plt.ylabel('房价')
plt.title('验证集预测值与真实值的对比')
plt.show()

结果：

2.6 评价指标

# 评价指标
trainScore1 = math.sqrt(mean_squared_error(y_train, y_train_pred))
print('Train Score: %.2f RMSE' % (trainScore1))
testScore1 = math.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_test_pred))
print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore1))

trainScore2 = mean_absolute_error(y_train, y_train_pred)
print('Train Score: %.2f MAE' % (trainScore2))
testScore2 = mean_absolute_error(y_test, y_test_pred)
print('Test Score: %.2f MAE' % (testScore2))

trainScore3 = r2_score(y_train, y_train_pred)
print('Train Score: %.2f R2' % (trainScore3))
testScore3 = r2_score(y_test, y_test_pred)
print('Test Score: %.2f R2' % (testScore3))

trainScore4 = mean_absolute_percentage_error(y_train, y_train_pred)
print('Train Score: %.2f MAPE' % (trainScore4))
testScore4 = mean_absolute_percentage_error(y_test, y_test_pred)
print('Test Score: %.2f MAPE' % (testScore4))

结果打印：

作者简介： 读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作，结合自身科研实践经历持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。关注gzh：数据杂坛，获取数据和源码学习更多内容。

原文链接：

【Python机器学习系列】一文教你建立SVR模型预测房价（案例+源码）