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在部分旧教程或教材中是 sklearn,现在【2023】已经变更为 scikit-learn 。
- 作用:开源机器学习库,支持有监督和无监督学习。它还提供了用于模型拟合、数据预处理、模型选择、模型评估和许多其他实用程序的各种工具。
- 安装
pip install scikit-learn
此数据集原本应该在 sklearn 中是自带数据集之一,但在 scikit-learn 1.2 版本由于某些特殊原因被移除,所以无法使用 load_boston() 获取 。
解决办法:既然自带的数据集没有 Boston Housing,那就想办法在网上找到开放式公共数据集,下载后加载到程序中。这也是网上常见的解决方案,大多借助 pandas, scipy, numpy 等方法下载,然后标准化加载数据,供 scikit-learn 使用.
我将表述一下我所有使用的方法:通过从 openml.org 存储库下载数据集,我直接使用 fetch_openml() 。
from sklearn.datasets import fetch_openml
data_x, data_y = fetch_openml(name="boston", version=1, as_frame=True, return_X_y=True, parser="pandas")
对 as_frame 分不分,看下面的内容你应该会有熟悉感觉,一般在分配训练数据和测试数据时都是下面步骤,我实验需求决定,所以我直接使用 as_frame=True 获取我想要的数据,如果你需要完整的,可以不使用 as_frame=True 。
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data_x, data_y, test_size=0.3, random_state=1001)
使用上面可能会遇见一些问题【 TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float' 】,一般是数据集格式问题,我在使用中是使用 numpy 进行调整的 。
import numpy as np
from sklearn import linear_model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(train_x, train_y)
pred_y = model.predict(test_x.astype(np.float64))
上面加载数据集时我使用 parser="pandas" 也是为了避免,sklearn 中有时对 pandas 数据格式的需求 。
想办法获取远程或离线的数据集,通过 scikit-learn 自带工具或其他工具【pandas, scipy, numpy 等】加载即可使用,在使用时注意不同情况下使用的数据格式并做出对应调整.
scikit-learn 适用于存储为 numpy 数组或 scipy 稀疏矩阵的任何数字数据,因为 scikit-learn 开发中也使用这些工具。比如在上面的报错中有部分内部代码涉及 np ,所以使用 numpy 转化格式就解决了报错问题.
File /opt/conda/envs/education/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/extmath.py:189, in safe_sparse_dot(a, b, dense_output)
187 ret = np.dot(a, b)
188 else:
--> 189 ret = a @ b
最后此篇关于scikit-learn中BostonHousing数据集问题解决方案的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于scikit-learn中BostonHousing数据集问题解决方案的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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