plt.xlabel('序列') plt.ylabel('房价') plt.title('训练集预测值与真实值的对比') plt.show() 结果: #验证集预测值与真实值的对比 plt.plot(list(range(0,len(X_test))),y_test,marker='o') plt.plot(list(range(0,len(X_test))),y_test_pred,marker='*') plt.legend(['真实值','预测值...
y_train,marker='o') plt.plot(list(range(0,len(X_train))),y_train_pred,marker='*') plt.legend(['真实值','预测值']) plt.xlabel('序列') plt.ylabel('房价') plt.title('训练集预测值与真实值的对比') plt.show()
三、项目案例概况 3.1. 鸢尾花分类 使用scikit-learn进行鸢尾花(Iris)数据集的分类。通过逻辑回归、决策树或随机森林等算法,实现对鸢尾花种类的准确预测。 3.2. 房价预测 构建一个回归模型来预测房价。使用波士顿房价数据集,通过特征选择和模型调优,提高预测的准确性。
输入数据是由输入特征值和目标值所组成。 函数的输出可以是一个连续的值(称为回归), 或是输出是有限个离散值(称作分类)。 1.1 回归问题 例如:预测房价,根据样本集拟合出一条连续曲线。 图片无法加载 1.2 分类问题 例如:根据肿瘤特征判断良性还是恶性,得到的是结果是“良性”或者“恶性”,是离散的。 图片无法加载...
print('预测结果:', response.json()['prediction']) 4. 测试API服务 现在,我们已经构建了API服务,可以通过向/predict端点发送POST请求来获取模型预测结果。 import requests # 定义要发送的数据 data= {'x':6} # 发送POST请求 response= requests.post('http://localhost:5000/predict', json=data) ...
回归分析是另一种类型的监督学习任务,用于预测连续变量的数值。回归任务在Python中通过线性回归、LASSO回归、岭回归等算法来实施。应用实例包括房价预测、股票价格分析和商业销售预测。 如同分类任务,回归分析也需要对数据进行清洗和变换。Python的库可以帮助用户进行这些操作,并通过模型评估标准,如均方误差(MSE)和R平方值...
6. 案例:美国波士顿房价预测 (2学时) 了解使用Pandas库进行数据清洗的方法;了解通过建模拟合进行数据分析的方法;了解通过AUC对结果进行分析的方法; 7. 案例:基于线性回归、决策树和SVM算法的鸢尾花分类任务(2学时) 了解数据集的概念和分析方法;了解多分类任务的评价指标,包括混淆矩阵、准确率、精确率与召回率、PR曲...
大家好,关于数据挖掘或者机器学习的理论我想大家应该都已经了解很多,而数据挖掘的工具例如Pandas、NumPy、Sklearn等在历史文章都有所介绍,因此今天我们将开始第二个案例实战也是使用非常多的IRIS数据集:根据花瓣和花萼的长宽预测鸢尾花的种类。 加载数据 首先我们打开Jupyter Notebook导入相关库 ...
五、 ChatGPT/GPT4的实用案例【实操演练】 1.(实操演练)ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件 2.(实操演练)AI助力高效表格创建 3.(实操演练)AI在数据处理中的实际操作 4.(实操演练)苏格拉底式教学法在AI中的运用 5.(实操演练)如何与AI交流科研问题
所以说回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价,未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为501元,我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR)。另外,回归分析用在神经网络上,其最上层是不需要softmax函数的,而是直接对前一层累加即可。回归是对真实...