最大差5倍,我自闭了,这个结果肯定是不行的!看看每平方均价 data['price_size']=data['price']/data['size']data['price_bedroom']=data['price']/data['bedroom']data.describe() 看每平方价钱,75%小于1.59,然而最大的数去到32,有点大得离谱了,可能这个数据集来自不同地方或者不同类型的房子,也可能有...
假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集,该数据集输入特征有100 个(X1,X2,...,X100)。现在,我们把其中一个特征值扩大10 倍(例如是特征 X1),然后
单特征线性回归数据集.xlsx,money amount 28192 68980 39275 78875 34512 81400 24430 80624 23811 65562 34856 94603 23069 49705 34727 86060 32902 93485 28591 66033 26938 65446 32227 84685 18433 43105 27842 62648 36596 92935 40951 108329 29682 78204 45987 1082
原本是txt文件,我通过下面三行代码把数据集另存为了csv,可以在这里下载。 importpandasaspddf=pd.read_csv("ex1data2.txt",delimiter=',')df.columns=['size','bedroom','price']df.to_csv('house_simple.csv') 读取数据集 数据没有分训练集和测试集,房子的特征只有面积和房间数两个。 我们将通过pandas库...
利用最大互信息系数MIC对回归拟合预测数据集做特征自变量的选择，实现降低数据纬度的目的，简化数据复杂度。随着数据量的不断增加，数据的维度也愈发复杂，不仅增加了计算的复杂度，还可能导致过拟合等问题。为了解决这些问题，降低数据的维度已成为实现高效数据分析的重要途径之一。在实际应用中，常常面临如何选择有效的...
1、岭回归是啥子？ 岭回归即我们所说的L2正则线性回归，在一般的线性回归最小化均方误差的基础上 ...
假如我们使用 Lasso 回归来拟合数据集,该数据集输入特征有 100 个(X1,X2,...,X100)。现在,我们把其中一个特征值扩大 10 倍(例如是特征 X1),然后用相同的正则化参数对 Lasso 回归进行修正。 那么,下列说法正确的是?A.特征 X1 很可能被排除在模型之外B.特征 X1 很可能还包含在
你如何确定一个数据集是回归问题还是分类问题? A. 查看数据集的标签 B. 查看数据集的特征 C. 通过试验不同的模型来确认 D. 根据实际问题来判断 相关知识点: 排列组合与概率统计 统计与统计案例 线性回归方程 回归直线方程 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...
假如使用Lasso回归来拟合数据集,该数据集输入特征有100个(X1,X2,…,X100)现在,把其中一个特征的值扩大10倍(如特征X),然后用相同的正则化参数对Lasso回归进行修正。那么下列说法正确的是()A.特征X很可能被排除在模型之外B.特征X很可能还包含在模型之中C.无法确定特征X是否