人工智能基础_机器学习009_梯度下降_使用线性回归预测房价_波士顿房价数据加载查看_数据拆分_建模预测_验证模型_利用sklearn提供的测试数据---人工智能工作笔记0049

已于 2023-10-30 14:05:37 修改
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分类专栏： 开源&回归和&数据库 文章标签： 人工智能 数据拆分 模型预测 模型验证
于 2023-10-30 14:05:11 首次发布
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该博客通过线性回归模型预测波士顿地区的房价，使用sklearn库加载并分析数据。博主详细解释了如何对数据进行拆分，用80%的数据进行训练，20%用于测试，展示了如何应用线性回归进行建模，并探讨了不同特征（如犯罪率、卧室数量等）对房价的影响。最后，博主展示了模型的预测结果，并对比了预测值与实际房价。

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然后我们再来看一个例子,这里使用线性回归对波士顿房价进行预测

首先我们先去启动

jupyter notebook

我们先启动这个工具,然后

我们去写代码,这里首先

import numpy as np  导入numpy数学计算工具

from sklearn import datasets 导入数据集,这个是sklearn提供的测试数据集

from sklearn.linear_model import LinearRegression 导

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