機器學習比較不同模型效果

這是在貪心學院直播中看到的乙個技巧。

匯入模組：

from sklearn.datasets import load_boston

boston=load_boston(
)

from sklearn import preprocessing,model_selection

import numpy as np
#獲取房屋資料以及對應房價
x,y=boston.data,boston.targetget
#分割資料
x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(x,y,test_size=
0.25
,random_state=
33)

#對資料進行標準化處理

scaler=preprocessing.standardscaler(
)x_train=scaler.fit_transform(x_train)
x_test=scaler.transform(x_test)

from sklearn.neighbors import kneighborsregressor

from sklearn.linear_model import linearregression
from sklearn.svm import svr
knr=kneighborsregressor(
)lr=linearregression(
)svm=svr(
)

models=

[knr,lr,svm]
pre_y_list=
[model.fit(x_train,y_train)
.predict(x_test)
for model in models]

import pandas as pd

pre=pd.dataframe(pre_y_list,index=models)

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