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。...
线性回归是一种预测模型,它通过线性关系将自变量与因变量连接起来。我们的目标是根据不同特征(如犯罪率、房屋平均房间数等)预测房价。线性回归模型会拟合一个线性方程,通过最小化预测值与真实值之间的误差,来找到最优的回归系数。 📝数据加载与预处理 📝数据集介绍 首先,我们加载波士顿房价数据集,并查看数据的基本...
线性回归是经济学的主要实证工具。例如,它是用来预测消费支出,固定投资支出,存货投资,一国出口产品的购买,进口支出,要求持有流动性资产,劳动力需求、劳动力供给。 二、算法步骤 1)预测房价的线性方程,其中theta(i)表示的是第i个特征x(i)的权重,h(x)是根据特征和相应的权重所预测的房价。 2)损失函数是用来评估...
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...
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。
线性回归是一种常用的监督学习算法,旨在建模因变量(房价)与自变量(特征变量)之间的线性关系。其核心思想是通过拟合一条最优的直线(或高维空间中的超平面),最小化预测值与实际值之间的误差,从而实现对目标变量的预测。在本实验中,我们基于波士顿房价数据集构建了线性回归模型,旨在探索特征变量与房价之间的关系,并评估模...
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。 importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai...
总结来说,线性回归是一种经典的机器学习算法,常用于预测连续型变量的值。通过建立特征变量和目标变量之间的线性关系,线性回归模型可以帮助我们预测波士顿房价等实际问题。在实际应用中,需要注意数据预处理、特征选择和模型评估等问题,以提高预测精度和可靠性。最...
背景:波士顿房价数据集包括506个样本,每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价。房价(单价)显然和多个特征变量相关,不是单变量线性回归(一元线性回归)问题;选择多个特征变量来建立线性方程,这就是多变量线性回归(多元线性回归)问题。 房价和多个特征变量相关,本案例尝试使用多元线性回归建模 Y=X1*W1+X2*W2+..+...
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...