村美小站數據擬合

本文將根據村美小站數據擬合，從幾個方面進行詳細闡述，包括數據預處理、數據擬合、模型評估和預測結果可視化。

一、數據預處理

數據預處理是機器學習的重要環節，處理好的數據有助於提高模型的準確性。首先需要對數據進行讀取和清洗，具體步驟如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 讀取數據
data = pd.read_csv("data.csv")

# 刪除不需要的列
data.drop(["id", "date", "zipcode"], axis=1, inplace=True)

# 數據歸一化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

上述代碼讀取了csv文件，並刪除了id、date、zipcode等無用列。然後，使用MinMaxScaler進行數據歸一化，將數據縮放到0-1之間，利於模型訓練和預測。

二、數據擬合

在對數據進行預處理後，接下來是數據擬合的階段，可以利用線性回歸模型進行擬合。具體步驟如下：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 獲取訓練數據
X = scaled_data[:, :-1]
y = scaled_data[:, -1]

# 劃分數據集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 擬合模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

上述代碼利用train_test_split將數據集劃分為訓練集和測試集，其中test_size表示測試集佔比，random_state表示隨機數種子，保證評估結果的穩定性。然後，使用LinearRegression擬合模型，得到回歸係數，用於預測房價。

三、模型評估

對模型進行評估能夠了解模型的準確性和可靠性。評估指標主要包括均方誤差、平均絕對誤差、決定係數等。代碼如下：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

# 在訓練集上進行預測
train_pred = model.predict(X_train)

# 在測試集上進行預測
test_pred = model.predict(X_test)

# 評估指標
train_mse = mean_squared_error(y_train, train_pred)
test_mse = mean_squared_error(y_test, test_pred)
train_mae = mean_absolute_error(y_train, train_pred)
test_mae = mean_absolute_error(y_test, test_pred)
train_r2 = r2_score(y_train, train_pred)
test_r2 = r2_score(y_test, test_pred)

print("Train MSE: {:0.2f}, Test MSE: {:0.2f}".format(train_mse, test_mse))
print("Train MAE: {:0.2f}, Test MAE: {:0.2f}".format(train_mae, test_mae))
print("Train R2: {:0.2f}, Test R2: {:0.2f}".format(train_r2, test_r2))

上述代碼利用mean_squared_error、mean_absolute_error、r2_score等評估指標，對模型在訓練集和測試集上進行評估，得到模型的預測性能和擬合準確性。

四、預測結果可視化

將預測結果可視化可以更直觀地觀察模型的預測效果。具體代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 對比預測值和真實值
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
ax.scatter(y_test, test_pred, color="blue")
ax.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=3)
ax.set_xlabel("True House Price")
ax.set_ylabel("Predicted House Price")
ax.set_title("Predicted vs. True House Price")
plt.show()

上述代碼利用matplotlib繪製了預測值和真實值的散點圖，Y軸表示預測值，X軸表示真實值，每個點表示一個樣本，黑色實線表示完美擬合的線條。通過觀察圖像，可以對模型的效果和準確性有一個直觀的評估。