机器学习预测汽车油耗效率 MPG

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习预测汽车油耗效率 MPG。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

流程

  1. 数据获取
  2. 导入需要的包
  3. 引入文件,查看内容
  4. 划分训练集和测试集
  5. 调用模型
  6. 查看准确率

数据获取

链接:https://pan.baidu.com/s/1KeIJykbcVpsfEk0xjhiICA?pwd=30oe 
提取码:30oe 
--来自百度网盘超级会员V1的分享

导入需要的包

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

引入文件,查看内容

path = 'auto-mpg.data'
columns = ["mpg", "cylinders", "displacement", "horsepower", "weight", "acceleration", "model year", "origin", "car name"]
cars = pd.read_csv(path, delim_whitespace=True, names=columns)
cars.head()

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划分训练集和测试集

这里先用重量做特征

Y = cars['mpg']
X = cars[['weight']]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.2,random_state=0)

引入模型

线性回归

lr = LinearRegression()
lr = lr.fit(X_train,Y_train)

查看准确率

文字

print('score = {}'.format(lr.score(X,Y)))
#score = 0.691680406988993

可视化查看

plt.scatter(X_test, Y_test, color = 'red', alpha=0.3)
plt.scatter(X_test, lr.predict(X_test),color = 'green',alpha=0.3)
plt.xlabel('weight')
plt.ylabel('mpg')
plt.title('test data')
plt.show()

机器学习预测汽车油耗效率 MPG,机器学习,汽车,人工智能
准确率只有0.69因为只用到了weight

此时使用多变量线性回归

选三个变量建模

cars = cars[cars.horsepower != '?']
mul = ['weight','horsepower','displacement'] # 选择三个变量进行建立模型
mul_lr = LinearRegression()
mul_lr.fit(cars[mul],cars['mpg']) # 训练模型
cars['mpg_prediction'] = mul_lr.predict(cars[mul])
cars.head()

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预测准确率

mul_score = mul_lr.score(cars[mul],cars['mpg'])
mul_score
#0.7069554693444708

从这里可以看出准确率上升了一个点

fig = plt.figure(figsize = (8,10))
ax1 = fig.add_subplot(3,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(3,1,2)
ax3 = fig.add_subplot(3,1,3)
ax1.scatter(cars['weight'], cars['mpg'], c='blue', alpha=0.3)
ax1.scatter(cars['weight'], cars['mpg_prediction'], c='red', alpha=0.3)
ax1.set_title('weight')
ax2.scatter([ float(x) for x in cars['horsepower'].tolist()], cars['mpg'], c='blue', alpha=0.3)
ax2.scatter([ float(x) for x in cars['horsepower'].tolist()], cars['mpg_prediction'], c='red', alpha=0.3)
ax2.set_title('horsepower')
ax3.scatter(cars['displacement'], cars['mpg'], c='blue', alpha=0.3)
ax3.scatter(cars['displacement'], cars['mpg_prediction'], c='red', alpha=0.3)
ax3.set_title('displacement')
plt.show()

机器学习预测汽车油耗效率 MPG,机器学习,汽车,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-856010.html

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