【Python机器学习及实践】基础篇：监督学习经典模型（回归学习）

Python机器学习及实践——基础篇：监督学习经典模型（回归学习）

回归问题与分类问题的区别在于：其待预测的目标是连续变量。

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1.线性回归器

在线性回归问题中，预测目标直接是实数域上的数值，则优化目标为最小化预测结果与真实值之间的差异。

应用案例：波士顿地区房价数据预测

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@File  : Boston.py
@Author: Xinzhe.Pang
@Date  : 2019/7/21 22:31
@Desc  : 
"""
# 从sklearn.datasets导入波士顿房价数据读取器
from sklearn.datasets import load_boston

# 从读取房价数据存储在变量boston中
boston = load_boston()
# 输出数据描述
#print(boston.DESCR)

美国波士顿地区房价数据分割