此外,线性回归还假设自变量之间不存在多重共线性,即自变量之间不存在高度相关性。如果存在多重共线性,可能会导致估计的系数不准确,从而使模型失去了一些可解释性和预测准确性。 另外,线性回归在处理非线性问题时效果较差,需要通过引入高阶项或使用其他更适合的模型来解决。同时,线性回归也对异常值比较敏感,这可能会导致...
线性回归是回归分析中最经典且广泛应用的一种类型。因为它依赖于未知参数的模型比非线性模型更容易拟合,而且产生的估计统计特性也更容易确定。所以,当你看到房价预测模型时,很可能就是线性回归在背后默默工作。它通过分析历史数据,找出房价和各种因素之间的线性关系,然后用这个关系来预测未来的房价。是不是很神奇?数学的...
我们建立预测模型,根据自变量与因变量的记录值,建立一元线性回归方程:y=wx+b+ε (y表示每平米的房价,x表示面积,w,b为上文介绍的回归系数,ε作为观测误差:ε~N(μ,σ^2)均值为μ,方差为σ的二次方的正态分布)
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关系可以用线性关系表示: 模型的求解就是通过给定的数据,拟合出每个wj和b。其中,wj和b分别表示该线性模型的权重和偏置。一维情况下,wj和b 是直线的斜率和截距。 我们使用均方误差(MSE)作为损失函数来表示预测值和真实值之间的差距。 下面讲解几个概念: 数据...
第十一节-线性回归实战 房价预测模型训练, 视频播放量 9799、弹幕量 43、点赞数 300、投硬币枚数 250、收藏人数 272、转发人数 59, 视频作者 小尾学长, 作者简介 如果不累,那么你的梦想岂不是很廉价,相关视频:Python机器学习实战:线性回归模型预测波士顿房价,毕设有救
考虑的因素越多,我们对房价就能预测得更准确. 简单理解多元线性回归: 多个变量对一个事物的影响,例如房价,房子面积这个单变量,就对房价影响大,两百平的大豪宅,肯定贵。我们的目标:就是找出这些变量对房价的影响所占的比例,比如:房屋面积对价格 的高低的影响占比多少比例。
中值绝对误差 为1.779,证明大部分预测误差较小。 可解释方差值 为0.711,说明模型解释了约71.1%的数据变异性。 R²值 为0.707,意味着模型解释了约70.7%的房价变异性,表现较为理想。 总体而言,线性回归模型在预测波士顿房价上表现良好,但仍有提升空间。 在这里插入图片描述 附录:完整代码 为了方便大家快速上手,以下...
最后,我们绘制了房屋面积和房价之间的回归直线。 5. 总结与推荐参考线性回归是回归分析中最基本的模型,它通过假设目标变量与特征之间存在线性关系,来预测一个连续的目标值。虽然线性回归模型简单易懂,但它假设的线性关系在许多实际问题中并不成立,因此在面对更复杂的数据时,可能需要考虑更复杂的模型(如多项式回归、...
线性回归(Linear Regression)是一种常见的统计方法和机器学习算法,用于根据一个或多个特征变量(自变量)来预测目标变量(因变量)的值。在许多实际应用中,线性回归因其简单性和有效性而被广泛使用,例如预测房价、股票市场分析、市场营销和经济学等领域。 在这篇文章中,我们将详细介绍如何使用Pycharm这个集成开发环境(IDE...
线性回归预测房子的价格 :return: None ''' #1.获取数据: lb = load_boston() #2.分割数据集:训练集及测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(lb.data,lb.target,test_size=0.25) # print(x_train,y_train) #3.特征值及目标值进行标准化处理: ...