标签变量(房价)采取了对数转换,使其符合正太分布,最后从12个备选模型中选出预测效果最好的6个模型Lasso,Ridge,SVR,KernelRidge,ElasticNet,BayesianRidge分别进行加权平均集成和Stacking集成,最后发现Stacking集成效果更好,创新之处在于将Stacking集成后的数据加入原训练集中再次训练Stacking集成模型,使得模型性能再次得到改善...
波士顿房价预测 Boston housing 这是一个波士顿房价预测的一个实战,上一次的Titantic是生存预测,其实本质上是一个分类问题,就是根据数据分为1或为0,这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值,当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Le...
使用RANSAC算法之后可以发现线性回归拟合的线与未用RANSAC算法拟合出来的线的斜率(普通线性回归斜率:9.10210898118031)不同,可以说RANSAC算法降低了离群值潜在的影响,但是这并不能说明这种方法对未来新数据的预测性能是否有良性影响。 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 一、RANSAC算法流程 二、导入模块 三、获取数据 四...
这里我们以多层感知机为例,来进行房价预测。 数据预处理 在进行深度学习之前,我们需要对数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取和特征缩放等。下面是对波士顿房价数据集进行数据预处理的代码示例: importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preproces...
RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的,但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值,因此本节将使用RANSAC算法针对离群值做处理,即根据数据子集(所谓的内点)拟合回归模型。 RANSAC算法流程 随机选择一定数量的样本作为内点拟合模型 ...
基于您的要求和提供的提示,我将分点回答关于scikit-learn线性回归实践 - 波斯顿房价预测的问题,并尽可能包含代码片段。 1. 加载波斯顿房价数据集 在scikit-learn库中,波斯顿房价数据集可以通过datasets模块加载。这个数据集是一个常用的回归问题示例。 python from sklearn.datasets import load_boston # 加载数据 bosto...
视频:3-4 Minst手写体识别(20:53) 视频:3-5 猫咪分类器(1)(15:44) 视频:3-6 猫咪分类器(2)(05:34) 视频:3-7 线性及非线性回归(1)(11:52) 视频:3-8 线性及非线性回归(2)(04:45) 视频:3-9 波斯顿房价预测(1)(14:23) 视频:3-10 波斯顿房价预测(2)(13:02) 章节...
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波斯顿房价预测数据集评分: 包含13个特征:CRIM, ZN ,INDUS ,CHAS,NOX,RM,AGE,DIS,RAD,TAX,PTRATIO,LSTAT,MEDV,csv格式 boston2019-03-24 上传大小:31KB 所需:50积分/C币 《用Python玩转数据》项目—线性回归分析之波士顿房价预测.pdf 使用python实现对波士顿房价的预测。