简单的说,线性回归预测是基于某个变量 X (自变量)来预测变量 Y (因变量)的值,当然前提是 X 和 Y 之间存在线性关系。这两个变量之间的线性关系可以用直线表示(称为回归线)。 线性回归的基本要素 模型 举个预测波士顿房价的例子,这里我们都进行了化简:假设房屋价格只取决于两个因素,即面积(平方米)和房龄(年)。
简单的说,线性回归预测是基于某个变量 X (自变量)来预测变量 Y (因变量)的值,当然前提是 X 和 Y 之间存在线性关系。这两个变量之间的线性关系可以用直线表示(称为回归线)。 线性回归的基本要素 模型 举个预测波士顿房价的例子,这里我们都进行了化简:假设房屋价格只取决于两个因素,即面积(平方米)和房龄(年)。
波士顿房价预测是神经网络线性回归的一个典型应用案例。 本文使用pytorch来的两种方式实现。一种是原生运算思想的矩阵运算,便于理解底层实现;一种是高度封装的更加方便的Sequential方式。 二、Pytorch原生算法实现 2.1 导入并查看数据 from sklearn import datasets # 导入库 import pandas as pd import warnings #忽略war...
读取出来是共计506行,每行14列,其中前13列代表了(表格中影响房价的13特征X,分别对应 [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE','DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]),最后一列是房价Y 1.2 训练集和测试集划分 通过打印训练集的形状,可以发现共有50...
第04 行的作用就是在测试集上实施模型预测。 波士顿房价数据集中共计 13 个特征,所以至少有 13 个权值,外加一个截距,即应拟合出 14 个权值。从上面的代码输出结果可以看出,权值数量上符合预期。有了上述 14 个参数,利用之前讲过的公式,我们就很容易把线性回归模型建立起来。一旦模型建立好,用这个模型来预测新...
# 使用一个基本的线性回归模型和平方损失函数来训练模型 loss = torch.nn.MSELoss() class ConNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(354, 1) def forward(self,x): out = self.fc1(x) return out ...
上篇波士顿房价预测使用了线性回归模型,适用于连续型目标变量的回归问题,其取值范围(-∞,+∞)。逻辑回归模型(Logistic回归模型)常用于二分类问题,比如有一些经典的二分类问题: ● 预测贷款违约状况(会违约/不会违约) ● 情感分析(正面/负面) ● 预测广告点击率(会点击/不会点击) ...
数据集我们还是使用sklearn中的波士顿房价预测数据集,其每个样本包含有13个特征维度。因此我们神经网络的输入层就应该是13个神经元。同时,由于是做房价预测的回归任务,因此其输出层应该为1个神经元。在这个任务中,我们以一个4层神经网络为例进行示例。 图1.网络结构图(偏置未画出) 对于这么一个稍显复杂的网络结...
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同时,这里构建了一个随机梯度下降算法的优化器(torch.optim.SGD),这个优化器的第一个参数是线性回归模型参数的生成器(调用lm.parameters方法),第二个参数是学习率(lr)。接下来构建训练的输入特征(data)和预测目标(target),传入的参数是载入的波士顿房价的特征和预测目标的Numpy数组,因为这个数据是双精度类型,所以...