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...
3、回归问题:最后一层是纯线性的,所以 网络可以学会预测任意范围内的值? 回归问题网络最后一层没有激活函数:网络的最后一层只有一个单元,没有激活,是一个线性层。这是标量回归(标量回归是预 测单一连续值的回归)的典型设置。 添加激活函数将会限制输出范围:例如,如果向最后一层 添加 sigmoid 激活函数,网络只能学...
前面的过程也做了数据集的拆分。这部分构建交叉验证、引入模型并做模型、结果用箱线图做直观展示,这些代码甚至不用做任何修改就可以正常运行。(波士顿房价数据集是回归问题的经典数据集,这里是指针对回归问题不用修改。) # 评估算法——评估标准 num_folds=10 # 10折交叉验证 seed=7 scoring='neg_mean_squared_e...
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。针对波士顿的不同房屋,我们给出对每个房屋我们给出十三个数据...
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
预测明年房价可认为属于逻辑回归问题。 答案:错误 手机看题 你可能感兴趣的试题 判断题 显示器每个像素可显示的颜色数与显示存储器的大小有关。 答案:正确 手机看题 判断题 随机存取存储器不仅可读可写,而且读写任一单元所用时间相等。 答案:正确 手机看题 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 登录剩余次数...