对数线性回归(波士顿房价预测)

导入模块

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
%matplotlib inline
font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Heiti.ttc')

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

获取数据

  在《代码-普通线性回归》的时候说到特征LSTAT和标记MEDV有最高的相关性，但是它们之间并不是线性关系，尝试多项式回归发现可以得到不错的结果，但是多项式可能会增加模型的复杂度容易导致过拟合的问题出现，是不是可以假设特征和标记之间可能符合对数线性回归呢？即$y$和$x$的关系为
$$
ln(y) = x
$$
  下面将使用对数线性回归做尝试。

df = pd.read_csv('housing-data.txt', sep='\s+', header=0)
X = df[['LSTAT']].values
y = df['MEDV'].values
 
# np.log()默认以$e$为底数
y_sqrt = np.log(y)

				

					
				
				

					
				
				

					
				
				

					
				
			

训练模型