基于XGBoost的数据回归预测Python代码 包含散点图和折线图可视化

# 基于XGBoost的波士顿房价数据回归 本项目演示了如何使用XGBoost对波士顿房价数据集进行数据回归。数据集从Excel文件加载，然后分为训练集和测试集。使用XGBoost回归模型在训练集上进行训练，并在测试集上进行评估。此外，我们使用散点图和折线图可视化结果。 ## 数据集 波士顿房价数据集包含由美国人口普查局收集的有关马萨诸塞州波士顿地区的房屋信息。数据集包括各种特征，例如犯罪率、每个住宅的平均房间数、高速公路可达性等。目标变量是以千美元为单位的自住房的中位数价值。 ## 环境要求 - Python (>=3.6) - xgboost (>=1.4.2) - pandas (>=1.3.3) - matplotlib (>=3.4.3) - openpyxl (>=3.0.9) 使用以下命令安装所需库： ``` pip install xgboost pandas matplotlib openpyxl ``` ## 使用方法 1. 解压该项目压缩包。 2. 确保已安装"环境要求"部分列出的必需库。 3. 使用以下命令运行`xgboost_regression.py`脚本： ``` python xgboost_regression.py ``` 4. 脚本将加载数据集，训练XGBoost回归模型，并绘制结果。 ## 文件 - `boston_housing_train_data.xlsx`：包含训练数据的Excel文件。 - `boston_housing_test_data.xlsx`：包含测试数据的Excel文件。 - `xgboost_regression.py`：执行数据回归使用XGBoost并可视化结果的Python脚本。 - `README.md`：项目文档。 ## 结果 脚本将生成两个散点图，分别对比训练集和测试集的真实值和预测值。此外，还将绘制一个折线图，显示测试集中每个样本的真实值和预测值，并计算均方根误差（RMSE）。