头歌平台（EduCoder）—— 数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）

最新推荐文章于 2025-01-20 21:37:21 发布

带棒的小迷妹

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分类专栏：头歌平台（EduCoder）文章标签：算法数据挖掘机器学习 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dbdxmm/article/details/120726676

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本文带你通过Python实现线性回归算法，从原理到实践，一步步构建一个用于预测房价的模型，理解性能指标并优化模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问题中，其目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本标签直接的映射，其中，在回归问题中，样本的标签是连续值。

本实训项目的主要内容是基于Python语言搭建出一个线性回归模型，训练出一个能够对房价进行预测的模型。

第1关：线性回归算法思想

第2关：动手实现线性回归

第3关：衡量线性回归的性能指标

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【数据挖掘】线性回归

大雨淅淅的博客

09-22

911

线性回归是一种统计学方法，用于建立一个变量与一个或多个其他变量之间的关系模型。在最简单的形式中，线性回归模型试图通过一条直线来拟合两个变量之间的关系，这条直线被称为回归线。在多变量线性回归中，模型尝试通过一个超平面来拟合数据。

1、初识数据之特征选择

最新发布

2201_75949856的博客

03-18

337

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg def test(): data_url = "/data/workspace/myshixunep1/train.csv" df = pd.read_csv(data_url) S=df[df.Survived==1] D=df[df.Survived==0]

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python线性回归、pytorch实现线性回归，包括GPU运行方式

08-27

内容概要：基于python深度学习框架pytorch实现线性回归，代码是jupyter版本，可直接在vscode中打开，只需要选择带torch的kernel即可完美运行。后续添加了GPU支持的方法，整体较为简单适合人群：pytorch的入门人群，不需要太深的python基础能学到什么：1.线性回归。2.pytorch搭建网络。3.pytorch采用GPU的方式。阅读建议：此资源以最简单的线性回归为实力，代码分步编辑，数据集也简单。

线性回归案例分析-预测PM2.5

Stydwn的博客

05-13

2093

作业说明给定训练集train.csv，要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量。训练集介绍： (1)、CSV文件，包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集，12月X20天=240天，每月后10天数据用于测试，对学生不可见); (2)、每天的监测时间点为0时，1时…到23时，共24个时间节点; (3)、每天的检测指标包括CO、NO、PM2.5、PM10等气体浓度，是否降雨、刮风等气象信息，共计18项； (4)、数据集地址：https://pan.ba

机器学习 --- 线性判别分析

weixin_44196785的博客

12-11

3073

简介线性判别分析( Linear Discriminant Analysis ，简称 LDA )是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上因为最早由 Fisher 提出，因此亦称“Fisher 判别分析”。 LDA 的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影尽可能近、异类样例的投影尽可能远。在对新样本进行分类时，将其投影到这条直线上，然后根据其投影点的位置确定其类别。本实训项目首先介绍基于LDA进行随机生产数降维的思路，然后基于sklearn的LDA模型解决随机生产数降

educoder 数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）

木右加木就是木木

11-15

3393

第1关：线性回归算法思想 1 BC 第2关：动手实现线性回归 #encoding=utf8 import numpy as np #mse def mse_score(y_predict,y_test): #********* Begin *********# m = len(y_predict) a = y_test - y_predict mse = np.dot(a,a)/m #********* End *********# return mse

机器学习——线性回归（头歌实训）

HL031125的博客

03-22

9753

【头歌实训】代码、答案，机器学习——线性回归

头歌实训-机器学习（线性回归）

weixin_63566653的博客

01-07

4011

1.建立模型并拟合# 2.赋值给变量lr# 1.得到回归模型的k值并赋值给变量k# 2.得到回归模型的b值并赋值给变量bprint("回归直线方程为：" + "y = {:.3f}".format(k) + "x" + " + " + "{:.3f}".format(b))

【头歌】重生之机器学习-线性回归

weixin_61800684的博客

05-12

4784

创作不易，参考之前，点个赞，收藏，关注一下不过分吧，家人们第1关：数据载入与分析任务描述本关任务：编写一个能够载入线性回归相关数据的小程序。编程要求该实战内容中数据为一元数据，利用 pandas 读入数据文件，并为相应的数据附上名字标签，分别为Population 和 Profit。 data = pd.read_csv(path, header= , names=[ ' ', ' ' ]) if __name__ == "__main__": path = os.getc

头歌机器学习——线性回归

weixin_74479558的博客

01-20

365

实现线性回归算法与MSE损失函数计算方法，并利用房价数据对模型进行训练，然后对未知的房价数据进行预测。

机器学习：8.机器学习-线性回归

qq_45795586的博客

01-22

7866

第1关：简单线性回归与多元线性回归 1、下面属于多元线性回归的是？ A、求得正方形面积与对角线之间的关系。 B、建立股票价格与成交量、换手率等因素之间的线性关系。 C、建立西瓜价格与西瓜大小、西瓜产地、甜度等因素之间的线性关系。 D、建立西瓜书销量与时间之间的线性关系。 B C 2、若线性回归方程得到多个解，下面哪些方法能够解决此问题？ A、获取更多的训练样本 B、选取样本有效的特征，使样本数量大于特征数 C、加入正则化项 D、不考虑偏置项b A B C 3、下列关于线性回归分析中的残差（预测值减去真实

机器学习——线性回归

04-26

完成一个线性回归的算法，其中train.npz是数据读取数据的方式为： import numpy as np data = np.load("train.npz") x_array,y_array = data['x'],data['y'] 其中x_array是对2000组特征，每个特征为五维,y_array是这2000组特征的输出，并输出对应的w和b（权重和偏置）

简单线性回归：简单线性回归

02-18

简单线性回归

线性回归基本原理1

08-03

引入，则有此时模型中的参数是一个维的向量，任何一个训练实例也是一个维的向量，特征矩阵的维度是因此公式整体可以转化为矩阵形式2. 梯度下降线性回归的目标函数为所以

头歌数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）

2302_80089843的博客

03-25

3186

那么差值的平方单位应该是千万级别的。我们误差的结果就跟我们数据是一个级别的了，在描述模型的时候就说，我们模型的误差是多少万元。大家知道已经，机器学习通常都是将训练集上的数据对模型进行训练，然后再将测试集上的数据给训练好的模型进行预测，最后根据模型性能的好坏选择模型，对于分类问题，大家很容易想到，可以使用正确率来评估模型的性能，那么回归问题可以使用哪些指标用来评估呢？上面的几种衡量标准针对不同的模型会有不同的值。如果为负数，则说明我们训练出来的模型还不如基准模型，此时，很有可能我们的数据不存在任何线性关系。

头歌-PyTorch之线性回归

qq_54195994的博客

10-22

2148

线性回归模型# 调用Module的初始化# 输入和输出分别为一维# module调用forward，将按forward进行前向传播，并构建网络return out# 实例化一个新建的模型变量model# 输出该模型 model 的'.parameters'属性。

头歌平台线性回归第三关

wzy1414的博客

03-10

3690

#encoding=utf8 import numpy as np #mse def mse_score(y_predict,y_test): mse = np.mean((y_predict-y_test)**2) return mse #r2 def r2_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarray):真实值 output:r2(float)

头歌平台（EduCoder）—— 数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

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dbdxmm的博客

10-12

1万+

数据挖掘，就是从数据中学习到规律，再将学习到的规律对未知的数据进行预测。但是我们最开始获取的数据其中绝大多数是“有毛病”的，不利于后期进行分析，所以我们在分析前需要进行数据的预处理。sklearn.preprocessing包提供了几个常用的函数和转换类，用它们将一个原始的特征向量转化为一个更适于数据分析的表示形式。一般来说，学习算法收益于数据集的标准形式。如果数据中存在异常点，稳健的数据规范或转换是更适合的。本实训的目的是掌握好sklearn中的数据预处理方法。第1关：标准化 ...

educoder机器学习 --- 线性回归

木右加木就是木木

11-08

5153

第1关：简单线性回归与多元线性回归 １、ＢＣ２、ＡＢＣ３、Ａ第2关：线性回归的正规方程解 #encoding=utf8 import numpy as np def mse_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarray):真实值 ouput:mse(float):mse损失函数值 ''' #********* Begin *********

数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）

06-28

### 回答1： 线性回归是一种常用的数据挖掘算法，它可以用来预测连续型变量的值。在房价预测中，我们可以使用线性回归来预测房价。线性回归的原理是通过建立一个线性方程来描述自变量和因变量之间的关系，然后利用已知的自变量和因变量的数据来拟合这个方程，从而得到一个预测模型。在房价预测中，我们可以将房屋的面积、房间数量、地理位置等作为自变量，将房价作为因变量，然后利用已知的房屋数据来拟合一个线性方程，从而得到一个预测模型，用来预测未知房屋的价格。实践中，我们可以使用Python等编程语言来实现线性回归算法，利用已知的数据来训练模型，然后使用模型来预测未知数据的结果。 ### 回答2： 线性回归是一种用于预测连续变量的监督学习算法。在房价预测中，线性回归可以通过利用历史数据和相关因素，如房屋面积、位置和装修状况等，预测房屋的售价。 线性回归的原理是拟合一条直线来近似预测目标变量和输入因素之间的关系。这条直线被称为回归线。回归线的斜率和截距分别表示输入因素和目标变量之间的关系和预测模型的截距。在实践中，我们需要将数据集分成训练集和测试集。从训练集中选取一个子集，用来训练模型。一旦模型被训练完成，我们可以使用测试集来评估其准确性和泛化能力。 线性回归的评估指标包括平均平方误差（Mean Squared Error，MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）。MSE 衡量模型预测与实际数据之间差异的平方和的平均值。RMSE 是 MSE 的平方根。在实践中，我们需要注意一些问题。例如，数据集的特征选择，是否需要进行数据缩放，异常值或离群值的处理，以及是否需要进行特征工程或增加多项式特征。此外，在模型的选择上，我们可以使用不同的正则化方法，如岭回归和 Lasso。这些方法可以避免过拟合和提高模型的泛化能力。总之，线性回归是一种简单但有效的预测房价的模型。但是，在实际应用中，我们需要结合领域知识和业务需求来调整和优化模型，以提高其性能和可靠性。 ### 回答3： 线性回归是数据挖掘中常用的一种算法，通过对已有的数据进行分析和学习，建立一个线性模型，以此来预测新的未知数据。在房价预测中，线性回归可以用来预测房价与其它因素的关系，如房屋面积、房龄、地段、物业等。通过建立一个线性方程，可以将这些因素与房价之间的关系用数学形式表示出来，对于未知的房屋可以通过该方程来预测其价格。 线性回归的原理是基于一组数据集，其中包含了预测变量和响应变量的数据。通过这些数据建立了一个回归方程，以预测响应变量的值。回归方程是一条直线，它用输入变量的值来预测输出变量的值。线性回归中的许多算法使用误差平方和来评估回归模型的好坏。误差平方和是指所有观测值与预测值之间差的平方和。 线性回归算法的实践需要经历以下步骤： 1. 数据收集：收集房屋的各种信息，包括房屋价格、面积、年龄、地理位置、物业等。 2. 数据处理：清洗数据，排除不合理或者有误的数据，并将数据进行统一的格式化处理。 3. 特征工程：在收集的数据中，选取与房价相关的因素，将其进行特征选择，处理成线性回归算法所能接受的数据格式。 4. 模型拟合：在处理好的数据集上，利用线性回归算法进行模型拟合，得到回归方程。 5. 模型评估：通过误差平方和等指标对模型进行评估，判断其预测效果的好坏。 6. 应用预测：使用建立好的模型，输入新的数据特征，进行房价预测。 线性回归算法的优点是模型简单，易于理解和应用，适合于处理数量较少的数据，同时还可以提供较为准确的预测结果。但是线性回归也有其局限性，例如不能处理非线性数据，对异常值敏感等。因此，在实际应用中需要针对不同的数据模型选择合适的算法进行处理。