# 4、基于XGBR模型实现shap值分析 # 4.1、模型建立并训练 # 4.2、基于模型本身输出特征重要性 # 4.3、局部独立图可视化某特征的变化如何影响模型的输出及该特征值的分布 # 4.4、利用Shap值解释XGBR模型 # 4.5、基于XGBoost模...
根据数据预处理的过程和步骤,对波士顿房价数据集进行数据预处理和模型训练(需要将数据集切分为训练集和测试集)在进行模型训练时进行数据按列归一化、特征规约/特征抽取等数据预处理操作,训练出高分模型后在测试集上进行测试,在测试集上验证准确度。这几天没有更新就是在做这个数据预处理的大作业和其他的大作业。现在...
任务: 导入boston房价数据集 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示。 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果。 一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示。 1、导入Boston数据集 #!/usr/bin/python# -*- co...
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。
# 1、定义数据集 # 2、数据预处理 # 2.1、分离特征和标签 data_X.shape,data_y.shape (506, 13) (506,) # 2.2、获取类别型特征索引 categorical_features_index [3 8] # 3、模型建立并训练 # 3.1、数据集切分 # 3.2、建立模型并训练 # 3.3、模型预测 ...
完成以下操作:1、读取波士顿房价数据集并进行预处理;2、采用LASSO进行降维(重要性排前5的5个特征);2、使用Sklearn的决策树回归工具进行建模,分别对降维(5个特征)及全部特征进行建模,其中决策树的深度在(1,30);3、输出决策树的分裂结果并进行可视化,以及分析第2步降维前后及不同深度的模型性能;4、建立决策树回归...
使用线性回归模型对波士顿数据集进行预测。 1、数据集读入 导入sklearn的自带数据集——boston数据集,分别取出特征向量,以及样本。 2、数据预处理,根据需要进行标准化,归一化处理 查看数据集中的数据,X的数据最小为0.0,最大为711,y的数据最小为5.0,最大为50。数据的跨度较大,因此采用最小最大标准化的规则来把...
随机森林模型回归预测波士顿房价数据集 1116 播放 云卷莓 人的一生是短的。 收藏 下载 分享 手机看 选集(4) 自动播放 [1] 波士顿房价数据集介绍 1601播放 07:04 [2] 波士顿房价数据集导入及可视化 1038播放 16:21 [3] 回归模型的评估指标 713播放 ...
使用Python的scikit-learn库来训练一个简单的线性回归模型。线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。使用Python的scikit-learn库来训练一个简单的线性回归模型。线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。注意:从scikit-learn 0.24版本开始,load_boston() 函数