波士顿房价数据集包含了506个样本和14个特征,常用的特征包括: 数据读取和预处理 在进行房价预测之前,我们需要加载和预处理数据。我们将使用Python的pandas库来处理数据,并使用Scikit-learn库来实现线性回归模型。 importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfrom...
多因子的MSE和R2_score值为:其MSE较单因子模型下降了很多倍数,R2_score的值也越来越接近1了,证明多因子的线性回归模型比单因子模型更加好,侧面反应出房屋价格Price应该由多个因子影响: 3. 预测Income=65000、House Age=5、Numbers of Rooms=5,Population=30000、size=200的合理房价 通过第二个步骤我们已经训练出多...
使用python实现线性回归预测,通过梯度下降法实现,数据集为波士顿房价数据集。 In [1] import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: numpy.ufunc size...
使用波士顿房价数据集中的所有属性,训练和测试多元线性回归模型,并可视化模型。 要求:程序+文本(记录下超参数的调试过程,并简要总结)
根据波士顿房价数据集的可视化结果,选择对房价影响较大的属性,训练和测试多元线性回归模型,并可视化模型。 要求:记录下超参数的调试过程,分析和比较单属性的一元线性回归,所有属性的多元线性回归,和选择属性的多元线性回归,给出简要的总结。
Python实现线性回归预测波士顿房价,通过梯度下降法实现。 Y仰望灬星空 4枚 AI Studio 经典版 2.1.2 Python3 初级机器学习回归 2021-05-30 12:38:38 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 线性回归-梯度下降法实现 2021-05-30 15:55:40 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 新版Notebook- BML Co...
线性回归预测波士顿房价,用最小二乘法实现。 Y仰望灬星空 4枚 AI Studio 经典版 2.1.2 Python3 初级机器学习回归 2021-05-29 22:16:22 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 线性回归预测-最小二乘法实现-波士顿房价 2021-05-29 22:25:32 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 新版Notebook-...