基于SVM的房价预测和回归分析

最新推荐文章于 2025-01-06 22:49:56 发布

CodeRoarX

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文章标签：支持向量机回归算法 matlab

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本文介绍了如何利用支持向量机（SVM）进行房价预测和回归分析。首先，通过波士顿房价数据集进行数据准备；然后，使用SVM的回归模式SVR训练模型并进行初步性能评估；接着，通过调整核函数参数和惩罚参数优化模型，提高预测性能；最后，展示优化后的模型在房价预测中的应用。

基于SVM的房价预测和回归分析

支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是一种监督学习算法，在分类和回归等问题中有广泛应用。本文将介绍如何使用SVM算法进行房价预测和回归分析。

一、数据准备

首先需要准备房价数据集。这里我们使用Scikit-learn库中的波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）。该数据集包含506个样本，每个样本包含13个特征和1个目标变量。特征包括城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数等，目标变量为该地区的房屋价格中位数。可以使用以下代码加载数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X = boston.data  # 特征
y = boston.target  # 目标变量

二、模型训练

接下来，我们使用SVM算法构建模型。由于是回归问题，需要选择SVM的回归模式SVR（Support Vector Regression）。这里我们使用默认参数进行模型训练，并使用交叉验证评估模型性能。使用以下代码进行模型训练和评估：

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 构建SVR模型
svr = SVR()

# 交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(svr, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
print('Mean Squared Er

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