1.读取数据

import pandas as pd
df = pd.read_excel('产品定价模型.xlsx')
df.head()

df['类别'].value_counts()

2.分类型文本变量处理

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df['类别'] = le.fit_transform(df['类别'])  # 处理类别

# 将类别一列处理后，我们可以使用value_counts()方法查看转化效果：
df['类别'].value_counts()

# 下面我们使用同样的方法处理“纸张”一列：
le = LabelEncoder()
df['纸张'] = le.fit_transform(df['纸张'])
# 此时的表格如下：
df.head()

3.提取特征变量和目标变量

X = df.drop(columns='价格')
y = df['价格']

4.划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=123)

5.模型训练及搭建

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
model = GradientBoostingRegressor(random_state=123)
model.fit(X_train, y_train)

模型预测及评估

# 模型搭建完毕后，通过如下代码预测测试集数据：
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred[0:50])

# 通过和之前章节类似的代码，我们可以将预测值和实际值进行对比：
a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y_test)
a.head()

# 查看预测评分 - 方法1：自带的score函数，本质就是R-squared值（也即统计学中常说的R^2)
model.score(X_test, y_test)

# 查看特征重要性
model.feature_importances_

# 通过DataFrame的方式展示特征重要性
features = X.columns  # 获取特征名称
importances = model.feature_importances_  # 获取特征重要性# 通过二维表格形式显示
importances_df = pd.DataFrame()
importances_df['特征名称'] = features
importances_df['特征重要性'] = importances
importances_df.sort_values('特征重要性', ascending=False)

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