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完成以下操作:1、读取波士顿房价数据集并进行预处理;2、采用LASSO进行降维(重要性排前5的5个特征);2、使用Sklearn的决策树回归工具进行建模,分别对降维(5个特征)及全部特征进行建模,其中决策树的深度在(1,30);3、输出决策树的分裂结果并进行可视化,以及分析第2步降维前后及不同深度的模型性能;4、建立决策树回归...
混杂**le上传102.53 KB文件格式zip机器学习pythonsklearn decisiontreeregressor决策树回归模型 designtreeregressor 理解DecisionTreeRegressor的原理,并编程实践。python语言编写。机器学习实验二。附有实验报告, (0)踩踩(0) 所需:1积分 红警鼠标连点+游戏启动器 ...
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使用Sklearn中线性回归(LinearRegression)模型与决策树回归(DecisionTreeRegressor)模型解决身高预测问题所使用的数据集身高数据集样本数量:共2700个样本两个特征:足长、步幅(cm)一个标签:身高(cm)