3. 最简单的线性回归模型 为了理解线性回归模型,我们先建立一个最简单的线性模型: 这就是最简单的线性模型:y = h(x) = a*x + b,我们的样本点有许多(x, y),机器学习需要做的就是通过对样本点的学习,得出参数a和b的合理的值,使得h(x)能够拟合这些样本点,所谓模型就是上图中的直线。 如果只选择一个...
为更清晰地展示线性回归模型在波士顿房价数据上的预测,本实验主要分为数据处理、模型训练、模型评估和结果分析四个阶段,如下: 5.1数据准备与预处理 在数据准备与预处理阶段,首先加载提供的波士顿房价数据集(housing.xlsx),并提取其中的13个特征变量和目标值(房价中位数 MEDV)。接着,划分数据集,取前500个样本作为训...
如果MSE较小,说明模型的预测性能较好。 结论 波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通过线性回归方法,我们能够建立预测模型,为了解房价的影响因素提供了一个良好的起点。虽然线性回归具有简单易操作的优点,但在处理复杂数据时,也可能会有一定的局限性。因此,今后可以考虑使用更多高级的模型(如随机森林、XGBoost等...
线性回归是一种基于统计的机器学习算法,通过找到一个最佳拟合直线来预测连续型变量的值。线性回归模型的基本假设是目标变量和特征变量之间存在线性关系,即目标变量可以通过特征变量的线性组合进行预测。线性回归模型的目标是找到最优的模型系数,以最小化误差项。 线性回归模型的建立过程基于已有的数据集,通过最小二乘法或...
线性回归是机器学习中最基础的算法,它研究的是样本目标和特征变量之间是否存在线性关系。 现在我们有506条有关波士顿房子的综合数据,包括房子的价格、房子所在区的犯罪率、黑人比例、高速公路条数等。每条数据就是一个样本,房价就是目标变量,其他数据可看作特征变量。 线性回归的步骤: 1,建立模型:确定目标和特征变...
【机器学习】基于线性回归的波士顿房价预测 1importpandas as pd2fromsklearn.datasetsimportload_boston#波士顿房价数据3fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#拆分数据集4fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#标准差标准化5fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#线性回归模型6fromsklearn....
【机器学习】线性回归-波士顿房价预测 fromsklearnimportdatasets#数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplot as plt boston = datasets.load_boston()#波士顿房价数据boston #创建训练集 与 测试集x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_...
4.2. 线性回归案例分析 线性回归案例分析 波士顿房价预测 使用scikit-learn中内置的回归模型对“美国波士顿房价”数据进行预测。对于一些比赛数据,可以从kaggle官网上获取,网址:https://www.kaggle.com/datasets 1.美国波士顿地区房价数据描述 from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print bos...
我们采用波士顿房价预测数据集进行回归任务分析。数据集分为训练集和测试集,训练集可用于训练回归模型,测试集需要进行预测。 要求: 1.做linear regression,或使用现成的线性回归函数,方法尝试使用Gradient Descent,SGD 以及 ADAM。 2.比较不同learning rate的结果。例如损失函数曲线图 ...
线性回归是利用最小二乘函数对一个或多个因变量之间关系进行建模的一种回归分析,这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个变量的称为一元回归,大于一个变量的情况叫做多元回归。利用线性回归,我们可以预测一组特定数据是否在一定时期内增长或下降。