# 线性回归:岭回归 # 1.获取数据 data = load_boston() # 2.数据集划分 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state=22) # 3.特征工程-标准化 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.fit_t...
线性回归的目标是寻找最佳的拟合线,使得预测值与真实值之间的误差最小。 波士顿房价数据集 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。 importpandasaspd...
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-...
该数据集内容为房价预测数据集,用于自然语言处理>05.线性回归介绍中的案例数据,为线性回归算法预测房价案例,该数据集仅供参考点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:30 积分 电信网络下载 ANTConnect-2023.9.7-py2.py3-none-any.whl.zip 2025-01-26 19:36:44 积分:1 ...
简介:ML之LiR&LassoR:利用boston房价数据集(PCA处理)采用线性回归和Lasso套索回归算法实现房价预测模型评估 输出结果 Id MSSubClass MSZoning ... SaleType SaleCondition SalePrice 0 1 60 RL ... WD Normal 208500 1 2 20 RL ... WD Normal 181500 ...
利用boston房价数据集(PCA处理)采用线性回归和Lasso套索回归算法实现房价预测模型评估 设计思路 更新…… 输出结果 Id MSSubClass MSZoning ... SaleType SaleCondition SalePrice 0 1 60 RL ... WD Normal 208500 1 2 20 RL ... WD Normal 181500 ...
使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据。该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的,共有 506 个观察,13 个输入变量和1个输出变量。 每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息。其中包含城镇犯罪率,一氧化氮浓度,住宅平均房间数,到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等等。
利用线性回归预测加利福尼亚房价数据集 加利福尼亚房价2020 1. %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight') import warnings warnings.filterwarnings('ignore') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']...
#梯度下降法预测房价,ravel()方法将数组维度拉成一维数组,将目标值转换,负责梯度下降法计算时会发出警告信息 sgd = SGDRegressor() sgd.fit(x_train,y_train.ravel()) #回归系数w print('梯度下降法计算回归系数:',sgd.coef_) print('梯度下降法计算常数项:',sgd.intercept_) ...
利用boston房价数据集(PCA处理)采用线性回归和Lasso套索回归算法实现房价预测模型评估 设计思路 更新…… 输出结果 Id MSSubClass MSZoning ... SaleType SaleCondition SalePrice 0 1 60 RL ... WD Normal 208500 1 2 20 RL ... WD Normal 181500 ...