波士顿房价问python代码，python循环错误退出输出信息到文件名

波士顿房价问题是机器学习中的一个经典回归问题，该问题使用波士顿地区房价数据集，包含506个样本，每个样本包含13个特征，目标值是该地区房价的中位数。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python解决波士顿房价问题，并且在循环错误时将输出信息保存到文件中。

一、数据预处理

在机器学习中，数据预处理是非常重要的步骤。我们需要先对数据进行探索性数据分析，了解数据中包含的信息。我们可以使用Python中的pandas库来读取数据，并使用一些基本的数据探索工具，如.describe()和.info()方法。

```python

import pandas as pd

# 读取数据

df = pd.read_csv('boston_housing_data.csv')

# 显示数据基本信息

print(df.info())

# 查看数据统计信息

print(df.describe())

```

数据预处理还包括特征选择、特征缩放和数据清洗等步骤。在这个例子中，我们可以使用seaborn库绘制散点图来查看各特征与目标值之间的相关性，并使用corr()方法计算特征间的相关系数。

```python

import seaborn as sns

# 绘制散点图

sns.pairplot(df, x_vars=['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS'], y_vars='MEDV', height=5, aspect=0.8, kind='reg')

sns.pairplot(df, x_vars=['NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS'], y_vars='MEDV', height=5, aspect=0.8, kind='reg')

sns.pairplot(df, x_vars=['RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B'], y_vars='MEDV', height=5, aspect=0.8, kind='reg')

sns.pairplot(df, x_vars=['LSTAT'], y_vars='MEDV', height=5, aspect=0.8, kind='reg')

# 计算特征间的相关系数

corr = df.corr()

print(corr['MEDV'].sort_values(ascending=False))

```

二、建立模型

我们可以使用Python中的sklearn库来建立回归模型。在这个例子中，我们将使用线性回归模型，该模型将特征与目标值之间的关系建模为线性方程。

```python

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn import metrics

# 分离特征和目标值

X = df.drop('MEDV', axis=1)

y = df['MEDV']

# 划分数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 建立线性回归模型

linreg = LinearRegression()

linreg.fit(X_train, y_train)

# 预测结果

y_pred = linreg.predict(X_test)

# 查看模型性能

print('MAE:', metrics.mean_absolute_error(y_test, y_pred))

print('MSE:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))

print('RMSE:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

```

三、处理循环错误并输出信息到文件

在模型训练过程中，我们可能会遇到循环错误，而程序会自动终止。在这种情况下，我们希望将错误信息保存到文件中，以便进一步分析。可以使用Python中的try...except语句来捕捉错误，并使用traceback库来输出错误信息。我们可以使用Python中的with语句来打开一个文件进行写入，这样可以避免手动关闭文件。

```python

import traceback

# 处理循环错误并输出信息到文件

try:

for i in range(10):

# your code here

except Exception as e:

with open('error_log.txt', 'w') as f:

traceback.print_exc(file=f)

```

总结

在这篇文章中，我们探讨了如何使用Python解决波士顿房价问题，并介绍了机器学习中的数据预处理和建立模型的步骤。我们还介绍了如何处理循环错误，并将信息保存到文件中。这些技术可以帮助我们更好地理解机器学习问题，并更有效地解决这些问题。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/