8、机器学习模型选择、训练与优化全流程指南

机器学习模型选择、训练与优化全流程指南

在完成问题定义、数据获取与探索、数据集划分以及数据预处理管道构建后，接下来就可以开始选择和训练机器学习模型了。

1. 训练与评估模型

• 线性回归模型
  • 首先，我们使用线性回归模型进行训练。以下是具体代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression 
lin_reg = LinearRegression() 
lin_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)

- 然后，我们在训练集的部分实例上进行测试：

some_data = housing.iloc[:5] 
some_labels = housing_labels.iloc[:5] 
some_data_prepared = full_pipeline.transform(some_data) 
print("Predictions:", lin_reg.predict(some_data_prepared)) 
print("Labels:", list(some_labels))

- 接着，使用`mean_squared_error`函数计算该模型在整个训练集上的均方根误差（RMSE）：
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