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)
房价预测:想要对一套房子进行估价,我们可以先在网上搜集已有的不同房屋面积对应的不同价格。可以假设这样一个线性模型,用我们已知的价格x乘以一个常数ω,再加上一个常数,从而得到一个预测的值y ̂ ,y ̂ = ω ∙ x + b,通过这个模型,已知房屋的面积,希望它能够帮我们预测出房屋的面积。将房屋的面积映射...
# Lasso回归(L1) from sklearn.linear_model import Lasso lasso_model = Lasso(alpha=100, max_iter=10000, random_state=1).fit(X_train,y_train) # 岭回归(L2) from sklearn.linear_model import Ridge ridge_model = Ridge(alpha=10, random_state=1).fit(X_train,y_train) # 弹性网络回归(L1、...
第十一节-线性回归实战 房价预测模型训练, 视频播放量 9209、弹幕量 43、点赞数 291、投硬币枚数 240、收藏人数 254、转发人数 56, 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:基于机器学习的房价预测系统,线性回归-4波士顿房价预测,1.5
线性回归(Linear Regression)是回归任务中最常见的算法,利用回归方程对自变量和因变量进行建模,且因变量和自变量之间是线性关系而得名,从而可以根据已知数据预测未来数据,如房价预测、PM2.5预测等。 其中,只有一个自变量则称为一元线性回归,包含多个自变量则成为多元线性回归。
前面我们用Keras进行了mnist分类预测,和电信用户是否流失分类预测,今天我们使用keras建立神经网络进行房价预测。由于keras 中没有线性回归准确率评价函数,所以我们这里自定义一个评价函数。 好现在我们开始写代码 1.引用keras套件 from keras.datasets import boston_housing #导入波士顿房价数据集 ...
给定数据集dataSet,每一行代表一组数据记录,每组数据记录中,第一个值为房屋面积(单位:平方英尺),第二个值为房屋中的房间数,第三个值为房价(单位:千美元),试用梯度下降法,构造损失函数,在函数gradientDescent中实现房价price关于房屋面积area和房间数rooms的线性回归,返回值为线性方程 price = θ0θ0+θ1θ1...
波士顿房价预测是一个经典案例,类似于XX语言的Hello World。本文我们学习这个案例,体会深度学习的过程。波斯顿房价可能受影响的因素一共有下面13个,如下图所示。 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...
图1. 预测值V.S. 真实值 其中，每个点的横坐标表示同一类房屋真实价格的中位数，纵坐标表示线性回归模型根据特征预测的结果，当二者值完全相等的时候就会落在虚线上。所以模型预测得越准确，则点离虚线越近。3 模型概览 一、模型定义 在波士顿房价数据集中，和房屋相关的值共有14个：前13个用来描述房屋相关的...
图1. 预测值V.S. 真实值 其中,每个点的横坐标表示同一类房屋真实价格的中位数,纵坐标表示线性回归模型根据特征预测的结果,当二者值完全相等的时候就会落在虚线上。所以模型预测得越准确,则点离虚线越近。 3 模型概览 一、模型定义在波士顿房价数据集中,和房屋相关的值共有14个:前13个用来描述房屋相关的各种信...