25、机器学习中的神经网络与支持向量机应用案例分析

机器学习中的神经网络与支持向量机应用案例分析

1. 数据准备与预处理

1.1 数据加载与列删除

我们将使用R语言进行数据处理和模型训练。首先，加载数据集：

google<-read.csv("https://umich.instructure.com/files/416274/download?download_frd=1", stringsAsFactors = F)

由于我们的目标是用其他指数和DJI来预测谷歌房地产指数，所以删除前两列：

google<-google[, -c(1, 2)]

1.2 数据结构查看

使用 str() 函数查看数据结构：

str(google)

输出结果显示数据集有731个观测值和24个变量，部分变量如下表所示：
| 变量名 | 含义 |
|-------------------|-------------------|
| Unemployment | 失业率 |
| Rental | 租金 |
| RealEstate | 房地产指数 |
| Mortgage | 抵押贷款 |
| Jobs | 就业情况 |
| Investing | 投资情况 |
| DJI_Index | 道