使用线性回归预测波士顿房价

StyVue

于 2023-09-24 18:44:03 发布

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文章标签：线性回归机器学习算法机器学习-深度学习

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本文介绍了如何运用线性回归算法预测波士顿地区的房价。通过使用NumPy和Scikit-learn库，加载波士顿房价数据集，将数据划分为训练集和测试集，训练线性回归模型并计算预测结果的均方误差和决定系数，展示模型的预测能力。

线性回归是一种常用的机器学习算法，用于建立变量之间的线性关系模型。在房地产领域，线性回归可以帮助我们预测房价。本文将介绍如何使用线性回归对波士顿房价进行预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。在本例中，我们将使用NumPy和Scikit-learn库。

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn<

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