Ex 1: Plotting Cross-Validated Predictions
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_cv_predict.html
資料集：波士頓房產
特徵：房地產客觀數據，如年份、平面大小
預測目標：房地產價格
機器學習方法：線性迴歸
探討重點：10 等分的交叉驗証(10-fold Cross-Validation)來實際測試資料以及預測值的關係
關鍵函式：
sklearn.cross_validation.cross_val_predict
引入之函式庫如下
matplotlib.pyplot: 用來繪製影像sklearn.datasets: 用來繪入內建測試資料庫sklearn.cross_validation import cross_val_predict：利用交叉驗證的方式來預測sklearn.linear_model：使用線性迴歸
使用 datasets.load_boston() 將資料存入， boston 為一個dict型別資料，我們看一下資料的內容。
lr = linear_model.LinearRegression()#lr = LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)boston = datasets.load_boston()y = boston.target
顯示 | 說明 |
('data', (506, 13)) | 房地產的資料集，共506筆房產13個特徵 |
('feature_names', (13,)) | 房地產的特徵名 |
('target', (506,)) | 回歸目標 |
DESCR | 資料之描述 |
sklearn.cross_validation.cross_val_predict(estimator, X, y=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs')
X為機器學習數據， y為回歸目標， cv為交叉驗証時資料切分的依據，範例為10則將資料切分為10等分，以其中9等分為訓練集，另外一等分則為測試集。
predicted = cross_val_predict(lr, boston.data, y, cv=10)
X軸為回歸目標，Y軸為預測結果。
並劃出一條斜率=1的理想曲線(用虛線標示)
fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(y, predicted)ax.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=4)ax.set_xlabel('Measured')ax.set_ylabel('Predicted')plt.show()
Python source code: plot_cv_predict.py
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_cv_predict.html
from sklearn import datasetsfrom sklearn.cross_validation import cross_val_predictfrom sklearn import linear_modelimport matplotlib.pyplot as pltlr = linear_model.LinearRegression()boston = datasets.load_boston()y = boston.target# cross_val_predict returns an array of the same size as `y` where each entry# is a prediction obtained by cross validated:predicted = cross_val_predict(lr, boston.data, y, cv=10)fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(y, predicted)ax.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=4)ax.set_xlabel('Measured')ax.set_ylabel('Predicted')plt.show()