python 基于xgboost预测波士顿房价

最新推荐文章于 2024-04-01 08:58:33 发布
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本文介绍使用XGBoost算法进行波士顿房价预测的过程。通过数据预处理、特征选择及模型训练等步骤，实现对波士顿地区房价的有效预测。
xgboost房价预测.zip_XGBoost 预测_python 预测_python预测_房价预测_预测
07-14
对房价进行预测，用的是python语言，主要技术是xgboost
基于XGBoost的数据回归预测Python代码 包含散点图和折线图可视化
08-07
本项目演示了如何使用XGBoost对波士顿房价数据集进行数据回归。数据集从Excel文件加载，然后分为训练集和测试集。使用XGBoost回归模型在训练集上进行训练，并在测试集上进行评估。此外，我们使用散点图和折线图可视...
【kaggle】基于xgboost的boston房价预测
发现问题，并解决问题，批判性思维
12-29 7175
学习总结 （1）本task其实较为简单。选用最熟悉（简单）的波士顿房价数据集，进行数据分析；另外主要是回顾sklearn的基本用法，复习xgboost模型及其参数的选择。 文章目录学习总结一、题目二、数据集分析2.1 占地面积和房价2.2 类别型特征和房价2.3 热力图分析特征相关性三、数据预处理3.1 房价的基本分布3.2 高斯分布四、特征工程4.1 缺失的数据4.2 填充缺失值4.3 提取所需特征4.4 类别型特征编码五、模型5.1 Lasso模型5.2 xgboost模型5.3 模型结果比较Refer
XGBoost实战1：boston房价预测
bb8886的博客
04-21 2402
xgboost预测房价，并解释了xgboost的详细参数
基于xgboost+GridSearchCV的波士顿房价预测
潇洒坤
08-23 3568
xgboost中文叫做极致梯度提升模型，官方文档链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html GridSearchCV中文叫做交叉验证网格搜索，是sklearn库中用来搜索模型最优参数的常用方法。 2018年8月23日笔记 sklearn官方英文用户使用指南：https:/...
python XGboost回归预测 算法实现和原理讲解（比赛青睐）
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weixin_47324594的博客
10-18 4万+
对经典问题 波士顿房价进行回归预测 一、加载波士顿数据集并观察数据的shape。 from sklearn.model_selection import train_test_split def del_data(): #建立处理数据集的方法，便于直接带入xgboost算法 (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data() print(train_data.shape)
xgboost对波士顿房价回归预测
最新发布
03-26
### XGBoost 实现波士顿房价回归预测 XGBoost 是一种高效的梯度提升框架，能够显著提高模型性能并提供良好的可解释性工具。以下是使用 XGBoost 进行波士顿房价数据集上回归预测的具体方法： #### 数据准备 在开始...
基于scikit-learn与XGBoost的波士顿房价线性回归对比分析
在本案例中，核心任务是利用“波士顿房屋价格”数据集进行房价预测，该数据集包含506个样本和13个特征指标，如人均犯罪率、住宅用地比例、教师学生比等，这些特征与房价（以千元为单位）之间存在潜在的线性或非线性...
人工智能项目实战：竞赛大杀器xgboost，波士顿房价预测（文档+数据+代码）
02-13
Kaggle竞赛经典项目，特别适合练手人工智能项目。
线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域
09-29
线性回归预测波士顿房屋价格（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式），并进行了对比分析。 # 使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测 # 波士顿房屋价格 包含506个样本、13个特征指标 # XGBoost是一套提升树可扩展的机器学习系统，也可以实现线性回归 # 使用XGBoost时，需将数据转化为DMatrix格式，否则会出现错误 # 使用评估指标判断 scikit-learn 和 XGBoost 两种线性回归方式实现波士顿房屋价格预测方式的优劣
利用python中的xgboost对超市销量进行预测
11-19
资源包括某超市四个月的各大中小类的销售记录，代码利用星期特征，去除噪声，用xgboost进行预测，代码中包含了一些基础的分析方法，可供新手参考。
房价数据集（包含波士顿房价数据集）
01-12
内部包括波士顿房价数据集以及另外两个房价文件，特征数量够用，都在10个以上。除此之外附带一份应用数据分析课程报告和一份多元线性回归预测代码，亲测可用。代码在报告中。
基于xgboost的房价预测
luoganttcc的博客
01-08 7714
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 23 13:36:42 2017 @author: Administrator """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import Rid
XGBoost对波士顿房价进行预测
aids1990的博客
08-30 1480
import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_te...
kaggle @房价预测 XGBoosts 机器学习
weixin_48632275的博客
04-23 2966
1.导入各种包 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Sequential,layers import keras import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.stats import norm from scipy import stats import sys 2..
kaggle简单实战——房价预测（xgboost实现）
hy_696的博客
08-16 7485
最近正在学习xgboost，因此在kaggle上用xgboost做了个简单的小项目——波士顿房价预测（https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques），顺便记录一下过程。因为只是简单练手，所以做的比较粗糙，没有调参、降维、参数重要性分析等等，所以还有很大的进步空间，目前结果在kaggle上的得分为0.13166，排名1244，仅供大家参考。 顺便给大家推荐下kaggle，类似以前...
scikit-learn xgboost 预测波士顿房价
szfhy的博客
05-27 2719
xgboost需要单独安装 pip install xgboost #安装xgboost库 pip install --upgrade xgboost #更新xgboost库 import xgboost as xgb from xgboost import XGBRegressor as XGBR from sklearn.ensemble import RandomForestRegr...
【Python机器学习系列】一文教你建立决策树模型预测房价（案例+源码）
数据杂坛
04-01 1396
一文教你建立决策树模型预测房价（案例+源码）
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