波士顿房价预测模型可以说是机器学习的hello world教程,使用了线性回归模型。 下面的表格列出了影响波士顿地区的房价的因素以及房价的中位数。 数据是一个仅仅以空格进行分隔的文件,打开来可以看到长这个样子: 那么我们需要构建一个单层的神经网络来解决这个问题: 在解决这个问题的时候,我们假设房价中位数与各因素之间的...
如果只选择一个特征,那肯定是选择相关性最大的特征LSTAT,建模如下: 这就是最简单的线性回归模型,参数a和b对应的是coef_和intercept_,误差采用均方误差MSE。 模型是训练出来了,不过这误差看似不小(没有比较,不好说大小),训练误差也超过34。 4. 增加特征进行训练 对于多个特征的线性预测函数如下: 这里需要注意的是...
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...
前面我们学习了一元线性回归,也动手亲自从底层编写了梯度下降算法来实现一元线性回归。相信大家已经对梯度下降和线性回归有了很清晰的理解了。 现在,我们讨论线性回归的另一种更加强大的版本,那就是可以使用多个变量或者多个特征。 我们之前开发的线性回归仅能处理单一的特征x,也就是房子的面积,而且我们仅仅依赖它来预测...
使用线性回归构建波士顿房价预测模型 描述 波士顿房价数据集统计了波士顿地区506套房屋的特征以及它们的成交价格,这些特征包括周边犯罪率、房间数量、房屋是否靠河、交通便利性、空气质量、房产税率、社区师生比例(即教育水平)、周边低收入人口比例等 。我们的任务是根据上述数据集建立模型,能够预测房屋价格及其走势。
一、线性回归模型的魅力 线性回归是统计学中最基本也是最常用的算法之一。它通过建立自变量(特征)与因变量(目标)之间的线性关系,来进行预测和分析。在实际应用中,线性回归广泛应用于经济预测、市场分析、工程设计等领域。 为什么选择线性回归? 简单易懂:线性回归模型直观,容易解释。 计算高效:适合大规模数据处理,训练速...
如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归。如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本示例简要介绍如何用飞桨开源框架,实现波士顿房价预测。其思路是,假设uci-housing数据集中的房子属性和房价之间的关系可以被属性间的线性组合描述。在模型训练阶段,让假设的预测结果和真实值之间...
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...
一、线性回归(Linear Regression)介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e,e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如,它是用来
我们期望用这个13个因素构建一个模型,实现对房价的预测。对于预测问题,根据预测值的输出类型是否连续,分为回归任务和和分类任务,因为房价的预测是一个连续值,所以房价的预测是一个回归任务,因此我们使用线性回归模型来解决这个问题,则公式如下: 其中w是各个因素的权重,b是偏置,最终我们经过多轮的训练,求解出每个w和...