利用线性回归,我们可以预测一组特定数据是否在一定时期内增长或下降。 接下来以线性回归预测波士顿房价进行实战解析 线性回归代码如下 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 读数据data = np.loadtxt(boston_house_price.csv', float, delimiter="...
线性回归是机器学习中最基础的算法,它研究的是样本目标和特征变量之间是否存在线性关系。 现在我们有506条有关波士顿房子的综合数据,包括房子的价格、房子所在区的犯罪率、黑人比例、高速公路条数等。每条数据就是一个样本,房价就是目标变量,其他数据可看作特征变量。 线性回归的步骤: 1,建立模型:确定目标和特征变...
波士顿房价数据集进行回归分析 boston房价预测python 波士顿房价预测(一) 导语:开始学习机器学习相关知识。波士顿房价预测,也是很经典的一个案例,我会陆续把自己完成整个项目的过程记录下来,还有就是可能会出现一定的差错,或者数据分析库使用的不是很熟练的情况,也希望大佬指出。另外,我是会一步步完善这个程序,但是只是从...
接下来,我们将使用sklearn.linear_model中的LinearRegression函数来建立线性回归模型。我们可以使用fit函数来训练模型,并使用predict函数来预测测试集的房价。 model = LinearRegression() # 创建线性回归模型对象 model.fit(X_train, y_train) # 训练模型 predictions = model.predict(X_test) # 预测测试集的房价 ...
boston = datasets.load_boston()#波士顿房价数据boston #创建训练集 与 测试集x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(boston.data,boston.target,test_size=0.1,random_state=42)print(x_train.shape,x_test.shape,y_train.shape,y_test.shape) ...
线性回归是机器学习中最基础的算法,它研究的是样本目标和特征变量之间是否存在线性关系。 现在我们有506条有关波士顿房子的综合数据,包括房子的价格、房子所在区的犯罪率、黑人比例、高速公路条数等。每条数据就是一个样本,房价就是目标变量,其他数据可看作特征变量。
创建机器学习模型 获取测试集正确率 波士顿房价数据集背景介绍 波士顿房价数据集是统计的20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数,统计了当时教区部分的犯罪率、房产税等共计13个指标,统计出房价,试图能找到那些指标与房价的关系。本例子明显的是属于回归模型的案例。在数据集中包含506组数据,其中404是训练样本,剩下的...
X=np.array(X)#按列求出标准差self.std_ = np.std(X,axis =0)#按列求出平均值self.mean_ = np.mean(X,axis =0)deftransform(self,X):"""对给定的数据进行标准化处理(即将X的每一列都变成表直正态分布) 前提:默认X的列数据已经为按照一般正态分布分布好的数据 ...
创建机器学习模型 获取测试集正确率 波士顿房价数据集背景介绍 波士顿房价数据集是统计的20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数,统计了当时教区部分的犯罪率、房产税等共计13个指标,统计出房价,试图能找到那些指标与房价的关系。本例子明显的是属于回归模型的案例。在数据集中包含506组数据,其中404是训练样本,剩下的...
在机器学习领域,波士顿房价预测模型是一个经典的案例。本文将介绍如何使用Python实现波士顿房价预测模型,并将模型保存起来,以便后续使用。如果你是一名刚入行的开发者,本文将帮助你快速上手。 整体流程 下面是整个实现过程的流程图: 数据准备模型训练模型保存