1.보스턴 주택 가격 회귀 구현

1. 데이터 불러오기(데이터 프레임형식으로 조정)

2. 각 독립변수별로 종속가격에 미치는 영향도를 조사

(시각화로 산점도와 회귀선을 나타낸 sns.regplot활용)

3. 학습과 테스트 데이터 세트로 분리하고 학습/예측/평가 수행

4.중요 변수 추출

5.정확도추출

 

 

 

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

from sklearn.datasets import load_boston
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')  #사이킷런 1.2 부터는 보스턴 주택가격 데이터가 없어진다는 warning 메시지 출력 제거
%matplotlib inline

# boston 데이타셋 로드
boston = load_boston()

# boston 데이타셋 DataFrame 변환 
bostonDF = pd.DataFrame(boston.data , columns = boston.feature_names)

# boston dataset의 target array는 주택 가격임. 이를 PRICE 컬럼으로 DataFrame에 추가함. 
bostonDF['PRICE'] = boston.target
print('Boston 데이타셋 크기 :',bostonDF.shape)
bostonDF.head()

• CRIM: 지역별 범죄 발생률
• ZN: 25,000평방피트를 초과하는 거주 지역의 비율
• INDUS: 비상업 지역 넓이 비율
• CHAS: 찰스강에 대한 더미 변수(강의 경계에 위치한 경우는 1, 아니면 0)
• NOX: 일산화질소 농도
• RM: 거주할 수 있는 방 개수
• AGE: 1940년 이전에 건축된 소유 주택의 비율
• DIS: 5개 주요 고용센터까지의 가중 거리
• RAD: 고속도로 접근 용이도
• TAX: 10,000달러당 재산세율
• PTRATIO: 지역의 교사와 학생 수 비율
• B: 지역의 흑인 거주 비율
• LSTAT: 하위 계층의 비율
• MEDV: 본인 소유의 주택 가격(중앙값)

• 각 컬럼별로 주택가격에 미치는 영향도를 조사

# 2개의 행과 4개의 열을 가진 subplots를 이용. axs는 4x2개의 ax를 가짐.
fig, axs = plt.subplots(figsize=(16,8) , ncols=4 , nrows=2)
lm_features = ['RM','ZN','INDUS','NOX','AGE','PTRATIO','LSTAT','RAD']
for i , feature in enumerate(lm_features):
    row = int(i/4)
    col = i%4
    # 시본의 regplot을 이용해 산점도와 선형 회귀 직선을 함께 표현
    sns.regplot(x=feature , y='PRICE',data=bostonDF , ax=axs[row][col])

 

학습과 테스트 데이터 세트로 분리하고 학습/예측/평가 수행

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error , r2_score

y_target = bostonDF['PRICE']
X_data = bostonDF.drop(['PRICE'],axis=1,inplace=False)

X_train , X_test , y_train , y_test = train_test_split(X_data , y_target ,test_size=0.3, random_state=156)

# Linear Regression OLS로 학습/예측/평가 수행. 
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train ,y_train )
y_preds = lr.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_preds)
rmse = np.sqrt(mse)

print('MSE : {0:.3f} , RMSE : {1:.3F}'.format(mse , rmse))
print('Variance score : {0:.3f}'.format(r2_score(y_test, y_preds)))

MSE : 17.297 , RMSE : 4.159
Variance score : 0.757

print('절편 값:',lr.intercept_)
print('회귀 계수값:', np.round(lr.coef_, 1))

절편 값: 40.995595172164315
회귀 계수값: [ -0.1   0.1   0.    3.  -19.8   3.4   0.   -1.7   0.4  -0.   -0.9   0.
  -0.6]