一：前言

利用上次爬取的朝阳区房价数据，通过简单线性回归模型、决策树回归模型、xgboost回归模型来进行房价预测效果对比，期间遇到一些问题和解决方法也记录下来。
目的：练习相关sklearn，xgboost模块和学习验证结果的方法。

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二：运行环境

• Anaconda Python 3.6
• xgboost 0.7
• scikit-learn 0.19.1
• pandas 0.20.3

安装anaconda 后科学计算相关库就有了，但是xgboost安装没有，需要下载软件编译xgboost的文件。这里我推荐一个更直接的方法：到这里下载对应版本的xgboost
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
然后pip安装即可，几秒后你将拥有xgboost模块。

pip install xgboost-0.7-cp36-cp36m-win_amd64.whl

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三：引入模块和数据

全部代码存放于： https://github.com/rieuse/Machine_Learning/

1. 首先来导入相关模块，这里的 learning_curve 用来查看训练的拟合过程，也可以利用validation_curve来确定相关模型里面的最佳参数，比如DecisionTreeRegressord、XGBRegressor中的max_depth需要多次训练找出最佳值。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.learning_curve import learning_curve
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from xgboost import XGBRegressor
import matplotlib.pyplot as plt

2. 下面是导入之前的数据，取出合适的数据做为训练使用。房屋一些大小，房价数目，每平米价格是自变量而价格是因变量，也就是需要预测的对象。

row_df = pd.read_csv('house_price.csv')
df = row_df[row_df.iloc[:,1] !='多']
data_X = df[['rooms','halls','size','unit_price']]
data_y = df.price

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四：简单线性回归模型

引入模块和数据后开始构建回归模型，LinearRegression() 是本次用的线性回归，train_sizes=np.linspace(0.0, 1.0, num=30)[1:]这个在可视化训练过程中对应曲线多少个位置。0不取所以使用切片[1:]。cv=10 采用K折交叉验证 scoring='r2' 表示采用R2的预测得分计算方法 也可以采用均方误差。

train_sizes, train_score, test_score = learning_curve(
    LinearRegression(), data_X, data_y, cv=10, scoring='r2',
    train_sizes=np.linspace(0.0, 1.0, num=30)[1:])

下面就是求取训练和测试过程中的预测得分情况，然后show出来。

train_score_mean = np.mean(train_score, axis=1)
test_score_mean = np.mean(test_score, axis=1)

plt.plot(train_sizes, train_score_mean, 'o-', color="r",
         label="Training")
plt.plot(train_sizes, test_score_mean, 'o-', color="g",
        label="Validation")

print(train_score_mean.mean())
print(test_score_mean.mean())

plt.xlabel("Training examples")
plt.ylabel("Score")
plt.legend(loc="best")
plt.show()

通过图示可以看到线性回归的训练过程中。训练和测试的得分趋于一个较为稳定的值
0.925

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五：决策树回归模型

决策树的最大深度，经过测试发现16 的时候效果最好，然后采用R2标准来预测得分情况。

train_sizes, train_score, test_score = learning_curve(
    DecisionTreeRegressor(max_depth=16), data_X, data_y, cv=10, scoring='r2',
    train_sizes=np.linspace(0.0, 1.0, num=30)[1:])

train_score_mean = np.mean(train_score, axis=1)
test_score_mean = np.mean(test_score, axis=1)

plt.plot(train_sizes, train_score_mean, 'o-', color="r",
         label="Training")
plt.plot(train_sizes, test_score_mean, 'o-', color="g",
        label="Validation")

plt.xlabel("Training examples")
plt.ylabel("Score")
plt.legend(loc="best")
plt.show()

通过图示可以看到决策树回归模型的测试的得分趋于 0.97 附近，效果要比简单的线性回归模型好很多了。

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六：xgboost回归模型回归模型

XGBRegressor 经测试每棵树的最大深度在4效果最好，然后采用R2标准来预测得分情况。
这里使用xgboost的过程中遇到一个问题：
AttributeError: 'DMatrix' object has no attribute 'handle'
查看前面报错的信息后确定是：
ValueError: DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool.
应该是pandas数据类型错误所所以在使用xgboost训练的时候修改了数据
data_X = df[['rooms','halls','size','unit_price']].astype('int')

train_sizes, train_score, test_score = learning_curve(
    XGBRegressor(max_depth=4), data_X, data_y, cv=10, scoring='r2',
    train_sizes=np.linspace(0.0, 1.0, num=30)[1:])

train_score_mean = np.mean(train_score, axis=1)
test_score_mean = np.mean(test_score, axis=1)

plt.plot(train_sizes, train_score_mean, 'o-', color="r",
         label="Training")
plt.plot(train_sizes, test_score_mean, 'o-', color="g",
        label="Validation")

plt.xlabel("Training examples")
plt.ylabel("Score")
plt.legend(loc="best")
plt.show()

通过图示可以看到xgboost回归模型的测试的得分趋于 0.99 附近，效果要比简单的线性回归模型和决策树回归模型好很多。

七：总结

该项目代码以及数据源全部存放于 github.com/rieuse/Machine_Learning
通过三个回归模型的建立，本地调试出最佳参数（决策树和xgboost 的max_depth）然后进行预测，发现决策树的效果比一遍的线性回归模型好一些，但是xgboost的预测效果更好。还有很多未知的知识等着学习，加油。