注意:不要将回归问题与 logistic 回归算法混为一谈。令人困惑的是,logistic 回归不是回归算法, 而是分类算法。 一、波士顿房价数据集 本节将要预测 20 世纪 70 年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数,已知当时郊区的一些数据点,比如犯罪率、当地房产税率等。本节用到的数据集与前面两个例子有一个有趣的区别。 它包...
注意:不要将回归问题与 logistic 回归算法混为一谈。令人困惑的是,logistic 回归不是回归算法, 而是分类算法。 一、波士顿房价数据集 本节将要预测 20 世纪 70 年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数,已知当时郊区的一些数据点,比如犯罪率、当地房产税率等。本节用到的数据集与前面两个例子有一个有趣的区别。 它包...
首先去除 Id 这一列,对预测没有用 full.drop("Id",axis=1,inplace=True) print(full.shape) # (2917, 80) 1. 2. 包含训练集测试集在内共有 2917 个样本,每个样本实际包含 79 个特征,由于训练集数据包含最终的房价数据,所以这里显示 80 空值填充和删除 前面说过样本中存在许多缺失值,这里需要进行缺失值...
如果可用的训练数据很少,最好使用隐藏层较少(通常只有一到两个)的小型网络,以避免严重的过拟合。 编译网络用的是 mse 损失函数,即均方误差(MSE,mean squared error),预测值与 目标值之差的平方。这是回归问题常用的损失函数。 在训练过程中还监控一个新指标:平均绝对误差(MAE,mean absolute error)。它是预测值...
我们解决了前两个问题,今天我们解决第三个问题,回归问题。 不管是二分类问题还是多分类问题,归结起来都是分类问题,而回归问题不一样,他是一种回归问题,回归问题的训练结果不是离散的情况,而是连续的情况,例如预测明天的气温、全年降水量等。 这里我们引入的依旧是 Keras 内置的实际问题和数据集:预测波斯顿的房价。针...
预测房价的回归问题 预测房价的回归问题 回归问题是通过⼀系列的已知数据预测未来的值，这个待预测的值是⼀个连续值。我们使⽤20世纪70年代中期波⼠顿郊区房价的数据来进⾏回归问题的讨论。数据准备 同样的，我们可以使⽤Keras的内嵌函数加载这批数据，如果⽹络不⽀持⾃动下载，你可以选择事先下载好的...
回归问题是通过一系列的已知数据预测未来的值,这个待预测的值是一个连续值。我们使用20世纪70年代中期波士顿郊区房价的数据来进行回归问题的讨论。 数据准备 同样的,我们可以使用Keras的内嵌函数加载这批数据,如果网络不支持自动下载,你可以选择事先下载好的数据。 (404
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 数据集介绍 数据集放在下面链接了,也可以去慕课上下 ...
第一种是线性回归模型,它假设房价与特征之间存在线性关系。我们可以通过拟合一个线性方程来预测房价。 第二种是决策树回归模型,它通过构建一棵决策树来预测房价。决策树模型可以捕捉到特征之间的非线性关系,并且可以处理离散和连续型特征。 第三种是支持向量回归模型,它通过找到一个最优的超平面来拟合数据。支持向量...
百度试题 题目通过房屋的面积和卧室数量来预测房价属于回归问题。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏