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(二)下面代码是导入线性回归模型,请完成,代码后面的内容。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import fetch_california_housing house = fetch_california_housing() print(house.data.shape) data = pd.DataFrame(house.data,columns= house.feature_names) data['label']= house.target # MedInc:该住户的收入中位数 # HouseAge:该街区房屋使用年代的中位数 # AveRooms:该平均的房间数目 # AveBedrms:该平均的卧室数目 # Population: 街区人口 # AveOccup: 平均入住率 # Latitude: 纬度 # Longitude:经度 data.describe() data.isnull().any() data.describe(percentiles=[0.01,0.25,0.5,0.75,0.99]) 代码后面的内容要求: 请写出代码查看数据相关性。 并展示各特征间的热力图关系。

27ae47e48
1个月前
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理解问题(二)下面代码是导入线性回归模型,请完成,代码后面的内容。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import fetch_california_housing house = fetch_california_housing() print(house.data.shape) data = pd.DataFrame(house.data,columns= house.feature_names) data['label']= house.target # MedInc:该住户的收入中位数 # HouseAge:该街区房屋使用年代的中位数 # AveRooms:该平均的房间数目 # AveBedrms:该平均的卧室数目 # Population: 街区人口 # AveOccup: 平均入住率 # Latitude: 纬度 # Longitude:经度 data.describe() data.isnull().any() data.describe(percentiles=[0.01,0.25,0.5,0.75,0.99]) 代码后面的内容要求: 请写出代码查看数据相关性。 并展示各特征间的热力图关系。

已完成理解(二)下面代码是导入线性回归模型,请完成,代码后面的内容。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import fetch_california_housing house = fetch_california_housing() print(house.data.shape) data = pd.DataFrame(house.data,columns= house.feature_names) data['label']= house.target # MedInc:该住户的收入中位数 # HouseAge:该街区房屋使用年代的中位数 # AveRooms:该平均的房间数目 # AveBedrms:该平均的卧室数目 # Population: 街区人口 # AveOccup: 平均入住率 # Latitude: 纬度 # Longitude:经度 data.describe() data.isnull().any() data.describe(percentiles=[0.01,0.25,0.5,0.75,0.99]) 代码后面的内容要求: 请写出代码查看数据相关性。 并展示各特征间的热力图关系。

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# 查看数据相关性
correlation_matrix = data.corr()
print(correlation_matrix)

# 展示各特征间的热力图关系
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()
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如何进行数据相关性分析?
数据分析中常用的相关系数有哪些?
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热力图如何帮助分析数据?
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# 计算数据相关性
correlation_matrix = data.corr()

# 展示各特征间的热力图关系
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')
plt.title('Correlation Heatmap of California Housing Features')
plt.show()

代码解释

  1. 计算数据相关性:

    • data.corr() 计算了数据集中各特征之间的相关性矩阵。
    • 相关性矩阵显示了每个特征与其他特征之间的线性关系强度,值范围从-1到1,其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示无相关性。
  2. 展示各特征间的热力图关系:

    • sns.heatmap() 用于绘制热力图,annot=True 表示在图中显示相关性数值,cmap='coolwarm' 设置颜色映射,fmt='.2f' 设置数值格式为两位小数。
    • plt.title() 为热力图添加标题,plt.show() 显示图形。

结果分析

  • 热力图展示了加州住房数据集中各特征之间的相关性。颜色越深表示相关性越强,颜色越浅表示相关性越弱。
  • 通过热力图,可以直观地看到哪些特征之间存在较强的线性关系,例如,MedInc(收入中位数)与房价目标变量之间可能存在较强的正相关关系。
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