波士頓房價資料集視覺化

將所有屬性與房價之間的關係視覺化

import matplotlib.pyplot as plt 

import numpy as np 
import tensorflow as tf 
plt.rcparams[
'font.sans-serif']=
['microsoft yahei'
]# 指定預設字型
plt.rcparams[
'axes.unicode_minus']=
false
# 解決儲存影象是負號'-'顯示為方塊的問題
boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing
#資料集不需要測試，將所有的資料都載入到訓練資料集用於顯示，test_split為劃分測試機的比例
(train_x,train_y)
,(test_x,test_y)
= boston_housing.load_data(test_split =0)
title_list =
['crim'
,'zn'
,'indus'
,'chas'
,'nox'
,'rm'
,'age'
,'dis'
,'rad'
,'tax'
,'ptratio'
,'b-1000'
,'lstat'
,'medv'
]plt.figure(figsize=(8
,8))
for i in
range(13
):plt.subplot(4,
4,i+1)
plt.scatter(train_x[
:,i]
,train_y,s=5)
plt.xlabel(title_list[i]
) plt.ylabel(
'price'
) plt.title(
str(i+1)
+'. '
+title_list[i]
+' - price'
)plt.tight_layout(rect=[0
,0,1
,0.95])
plt.suptitle(
'各屬性與房價之間的關係'
波士頓房價線性回歸
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