波斯顿房价预测 线性回归 boston房价数据集包括506个样本,每个样本包括13个特征变量和该地区的平均房价,房价显然和多个特征变量相关,对于线性回归模型,先选择一元线性回归与多个特征建立线性方程,观察模型预测的好坏,再选择多元线性回归进行房价预测。 简单线性回归:当回归模型包含一个因变量和一个自变量时。 多项式回归:当只有一个自变
波士顿房价预测 Boston housing 这是一个波士顿房价预测的一个实战,上一次的Titantic是生存预测,其实本质上是一个分类问题,就是根据数据分为1或为0,这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值,当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Le...
标签变量(房价)采取了对数转换,使其符合正太分布,最后从12个备选模型中选出预测效果最好的6个模型Lasso,Ridge,SVR,KernelRidge,ElasticNet,BayesianRidge分别进行加权平均集成和Stacking集成,最后发现Stacking集成效果更好,创新之处在于将Stacking集成后的数据加入原训练集中再次训练Stacking集成模型,使得模型性能再次得到改善...
使用RANSAC算法之后可以发现线性回归拟合的线与未用RANSAC算法拟合出来的线的斜率(普通线性回归斜率:9.10210898118031)不同,可以说RANSAC算法降低了离群值潜在的影响,但是这并不能说明这种方法对未来新数据的预测性能是否有良性影响。 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 一、RANSAC算法流程 二、导入模块 三、获取数据 四...
在scikit-learn中进行线性回归实践,以波斯顿房价预测为例,可以按照以下步骤进行: 1. 加载波斯顿房价数据集 python from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd # 加载波斯顿房价数据集 boston = load_boston() data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) data['MEDV'] ...
RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的,但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值,因此本节将使用RANSAC算法针对离群值做处理,即根据数据子集(所谓的内点)拟合回归模型。 RANSAC算法流程 随机选择一定数量的样本作为内点拟合模型 ...
视频:3-4 Minst手写体识别(20:53) 视频:3-5 猫咪分类器(1)(15:44) 视频:3-6 猫咪分类器(2)(05:34) 视频:3-7 线性及非线性回归(1)(11:52) 视频:3-8 线性及非线性回归(2)(04:45) 视频:3-9 波斯顿房价预测(1)(14:23) 视频:3-10 波斯顿房价预测(2)(13:02) 章节...
2.基于波士顿房价数据集,采用自编 Lasso 算法预测波士顿房价。共 506 个样本,前一半样本作为训练集,后一半样本作为测试集。给出模型在 RMSE 指标上的表现。3. 使用 scikit-learn 实现的回归算法(至少 3 种)来预测波斯顿房价,并对比结果。 上传者:qq_41894686时间:2020-11-25...
波斯顿房价预测数据集-机器学习文档类资源Su**℡念 上传31.12 KB 文件格式 csv boston 包含13个特征:CRIM, ZN ,INDUS ,CHAS,NOX,RM,AGE,DIS,RAD,TAX,PTRATIO,LSTAT,MEDV,csv格式点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 基于FreeRTOS的语音桌宠 2025-04-05 00:00:12 积分:1 fire_control_...
波斯顿房价数据集是一个经典的回归问题数据集,常用于预测房价。该数据集包含了波士顿地区不同城镇的房屋特征及其对应的价格。具体特征包括城镇犯罪率、住宅平均房间数、距离五个波士顿的就业中心的加权距离等。 深度学习模型 在房价预测中,我们可以使用多种深度学习模型,如多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)、卷积神经...