机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测

已于 2023-04-29 15:39:52 修改
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分类专栏： 机器学习案例 文章标签： 机器学习 线性回归 python 开发语言
于 2023-04-15 09:21:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AOAIYI/article/details/130067880
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本文介绍了使用线性回归对波士顿房价数据集进行预测的案例。首先阐述了线性回归的基本原理，然后通过导入必要的库加载数据集，将数据划分为训练集和测试集，并创建线性回归模型。最后，评估模型的预测效果，得到MSE为24.2911，R2得分0.6688，说明模型有一定的解释能力但仍有提升空间。

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专栏导读

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基于LinearRegression的波士顿房价预测
潇洒坤
08-22 1842
LinearRegression中文叫做线性回归，是一种基础、常用的回归方法。 2018年8月22日笔记 sklearn官方英文用户使用指南：https://sklearn.org/user_guide.html sklearn翻译中文用户使用指南：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html ...
线性回归——预测波士顿房价
u010255214的博客
09-10 1138
用线性回归算法拟合正弦函数（加入多项式） #用线性回归算法拟合正弦函数 #首先，生成 200 个在［-2pai,2pai] 区间内的正弦函数上的点 并且给这些点加上一些随机的噪声。 import numpy as np n_dots=200 X=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,n_dots) Y=np.sin(X)+0.2*np.random.rand(n_dots)-0.1 #X.shape#(200,) #Y.shape#(200,) X=X.reshape(-1,1)#(
基于机器学习-sklearn实现线性回归模型对波士顿房价进行预测+源代码+文档说明+流程图
04-21
<项目介绍> 基于机器学习-sklearn实现线性回归模型对波士顿房价进行预测+源代码+文档说明+流程图 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
利用线性回归预测波士顿房价
m0_38113054的博客
12-17 132
【代码】利用线性回归预测波士顿房价。
线性回归实现波士顿房价预测
最新发布
qq_59554113的博客
02-28 953
随着Alpha值的增大，也就是Alpha从1到20的过程，我们可以看到岭回归的均方误差有略微增加，达到了21.2，弹性网络的均方误差也是略微增加，达到了29.3，可是Lasso回归的均方误差直接达到了84，可见拥有L2正则化的岭回归和弹性网络更加稳定，受alpha变化的影响较小，而Lasso回归由于采用的L1正则化，直接删除了某些特征对结果的影响，使得对结果的判定手段减少了，模型变得更加不稳定，受alpha的影响较大。根据上述实验，比较不同模型、不同alpha之间的差异。
机器学习（线性回归实训）------波士顿房价
lyqwq_的博客
02-26 2572
机器学习，线性回归，sklearn，波士顿房价
【机器学习与实现】线性回归示例——波士顿房价分析
Morse_Chen的博客
05-07 5523
本文介绍一个线性回归模型示例——波士顿房价分析。
用线性回归简单预测波士顿房价
weixin_30907523的博客
03-03 428
这次我们会用线性回归来预测波士顿的房价 首先是导入波士顿房价的数据，这是sklearn中的datasets自带的 from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 先用key方法查看数据集 print(boston.keys()) 得到结果 dict_keys(['data', 'target...
线性回归预测波士顿房价
qq_53166867的博客
05-15 5616
一、实验目的 1.理解线性回归的基本原理，掌握基础的公式推导。 2.能够利用公式手动实现LinearRegression中的fit和predict函数。 3.能够利用自己实现的LinearRegression和sklearn里的LinearRegression进行波士顿房价预测，并比较2个模型结果差异。 二、实验内容 2.1 实现LinearRegression 根据下面公式可以利用训练集得到权重w w=(xTx)−1xTy w=(x^Tx)^{-1}x^Ty w=(xTx)−1xTy 代码： class
基于线性回归实现波士顿房价预测.zip
11-12
《基于线性回归实现波士顿房价预测》 在当今的机器学习领域，线性回归是一种基础且重要的预测模型，广泛应用于各种数据科学项目中。本资料包专注于使用线性回归来预测波士顿地区的房价，是初学者理解并实践机器学习...
简单线性回归-波士顿房价预测.ipynb
06-20
简单线性回归-波士顿房价预测
线性回归模型预测波士顿房价并绘图
12-22
波士顿房价 这是 sklearn.datasets 里的一种 Toy Dataset ，包含503个美国波士顿房价的观测值，是内置的小数据集，也是研究回归算法的优秀数据集。 Python编程实现 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split
监督学习——基于线性回归的波士顿房价预测：理论、实践与评估
ZhShy
02-26 1139
波士顿房价数据集是机器学习领域的经典数据集之一，包含了波士顿地区 506 个不同地段房屋的相关信息以及对应的房价。该数据集包含 13 个特征和 1 个目标变量（房价），这些特征涵盖了房屋的物理属性、周边环境等多个方面，能够较为全面地反映影响房价的因素。均方误差（MSE）：MSE 衡量了预测值与真实值之间误差的平方的平均值。较小的 MSE 表示模型的预测值与真实值较为接近，误差较小。均方根误差（RMSE）：RMSE 是 MSE 的平方根，与房价具有相同的单位，更直观地反映了预测误差的大小。
线性回归-波士顿房价预测
2301_76505527的博客
02-23 548
线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 A.只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况 导包和调用 结果 数据分析六大流程 1.数据导入 2.数据清洗 3.特征工程4.算法建模 5.模型评估6.报告「可视化」
线性回归 预测波士顿房价
SG_KL的博客
02-26 327
2.24作业
线性回归 - 波斯顿房价预测
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
02-25 2830
项目说明 Boston 数据集 代码实现 数据处理 下载、查看数据 切分数据 标准化 训练模型 方式一：LinearRegression 方式二：SGDRegressor
线性回归：波士顿房价预测
python爬虫人工智能大数据
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今日分享：模型评估波士顿房价预测一：流程波士顿地区房价数据获取，数据来自于sklearn自带数据集；波士顿地区房价数据分割；训练与测试数据标准化处理；使用最简单的线性回归模型Line...
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