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一、要求
回归任务建模分析：data目录下的data1.csv中提供了一个汽车效能数据集，该数据集包含了各种汽车的特征（如气缸数、排量、马力等）以及每加仑汽油行驶英里数（MPG）。你的任务是：
- 对数据进行预处理，处理缺失值、异常值和进行特征缩放。（5分）
- 分析特征与目标变量（MPG）之间的相关性，并进行特征选择。（5分）
- 使用至少两种回归算法来预测汽车的MPG。（10分）
- 评估模型的性能，使用适当的评估指标来比较不同算法的优劣。（5分）
- 根据你的分析，给出提升模型性能的建议，并讨论哪些特征对预测MPG最为重要。（5分）
数据集如下：
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二、代码实现
- 数据导入和预处理：
- 使用 Pandas 库读取 CSV 文件，并将数据存储在 DataFrame 中。
- 使用 SimpleImputer 进行数据预处理，将缺失值用均值填充。
- 使用 StandardScaler 进行特征缩放，将特征值进行标准化处理。
data = pd.read_csv("data1.csv") imputer = SimpleImputer(strategy='mean') df['horsepower'] = imputer.fit_transform(df[['horsepower']])
- 数据拆分：
- 使用 train_test_split 函数将数据集拆分为训练集和测试集。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
- 模型训练和预测：
- 使用 LinearRegression 和 RandomForestRegressor 分别初始化模型，并在训练集上拟合数据。
- 使用训练好的模型在测试集上进行预测。
linear_reg = LinearRegression() linear_reg.fit(X_train, y_train) y_pred_linear = linear_reg.predict(X_test)
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- 模型评估：
- 使用 mean_squared_error 和 r2_score 计算模型在测试集上的均方误差（MSE）和决定系数（R2）。
- 输出评估指标。
print("Linear Regression - MSE:", mse_linear, "R2:", r2_linear) print("Random Forest Regression - MSE:", mse_rf, "R2:", r2_rf)
- 指标结果如下：
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- 绘制折线图：
- 使用 Matplotlib 库绘制实际值与预测值的折线图。
plt.plot(y_test.values, label='Actual') plt.plot(y_pred_linear, label='Linear Regression Predicted') plt.plot(y_pred_rf, label='Random Forest Predicted') plt.xlabel('Samples') plt.ylabel('MPG') plt.legend() plt.show()
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- 绘制柱状图：
- 使用 Matplotlib 库绘制两种模型评估指标（MSE 和 R2）的柱状图。
fig, ax1 = plt.subplots() bar1 = ax1.bar(x - width/2, mse_values, width, label='MSE', color='b') ax1.set_xlabel('Models') ax1.set_ylabel('MSE', color='b') ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b') ax2 = ax1.twinx() bar2 = ax2.bar(x + width/2, r2_values, width, label='R2', color='r') ax2.set_ylabel('R2', color='r') ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r') ax1.set_xticks(x) ax1.set_xticklabels(models) ax1.legend(loc='upper left') ax2.legend(loc='upper right') plt.show()
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