ax.plot(range(50), y_train[0:50],'b')# 展示前50个数据ax.set_ylim([-2,5]) plt.ion() plt.show()# 参数keep_prob =1# 防止过拟合,取值一般在0.5到0.8。此处是1,没有做过拟合处理ITER =5000# 训练次数deffit(X, y, ax, n, keep_prob): init = tf.global_variables_initializer() feed...
一、数据集介绍波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,常用于房价预测和回归分析。数据集包含了波士顿地区不同类型房屋的价格信息,如房屋面积、房间数、房屋年龄等。数据集中的每个样本都有对应的房价标签,我们的任务是根据这些特征预测房价。二、数据预处理在开始建模之前,我们需要对数据进行预处理。首先,我们需要...
将代码改成 y_train = np.ravel(y_train) #创建并拟合模型 sgd = SGDRegressor() sgd.fit(x_train, y_train) #评估模型 print("r2 score of Linear regression is",r2_score(y_test,sgd.predict(x_test))) 结果 解决 y_train = np.ravel(y_train) #创建并拟合模型 sgd = SGDRegressor() sgd.fit...
本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。 在线性回归中: (1)假设函数是指,用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系,它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。 在本次线性回顾模型中,我们的假设函数为 Y’= wX+b ,其中,Y’表示模型的预测结果(预测房价),用来和真实的Y区分。模型要学习的参数即:w,b...
A modified fork from the official tutorial. - 飞桨AI Studio
医药大数据挖掘实验指导书—实验三 波士顿房价预测.docx,实验三 波士顿房价预测 一、实验目的 通过实验基本理解常用的回归模型及其使用,掌握scikit-learn编程库中回归方法的使用,并能用自带评估/r2_score/mean_squared_error/ mean_absolute_error对回归结果进行评价。 二
实验1-波士顿房价预测 VMware虚拟机 Ubuntu20-LTS python3.6 tensorflow1.15.0 keras2.3.1 运行截图 代码: fromsklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegressionfromsklearn.datasets import load_bostonfromsklearn.model_selection import train_test_splitfromsklearn.preprocessing ...
本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。 在线性回归中: (1)假设函数是指,用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系,它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。 在本次线性回顾模型中,我们的假设函数为 Y’= wX+b ,其中,Y’表示模型的预测结果(预测房价),用来和真实的Y区分。模型要学习的参数即:w,b...
本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。 在线性回归中: (1)假设函数是指,用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系,它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。 在本次线性回顾模型中,我们的假设函数为 Y’= wX+b ,其中,Y’表示模型的预测结果(预测房价),用来和真实的Y区分。模型要学习的参数即:w,b...
本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。 在线性回归中: (1)假设函数是指,用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系,它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。 在本次线性回顾模型中,我们的假设函数为 Y’= wX+b ,其中,Y’表示模型的预测结果(预测房价),用来和真实的Y区分。模型要学习的参数即:w,b...