Boston 房价预测分析

已于 2025-03-21 22:20:16 修改
阅读量433 收藏 8
点赞数 10
分类专栏： 机器学习实验报告 文章标签： 机器学习 python
于 2024-07-19 08:29:44 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_73511915/article/details/140538887
版权

一、实验目的

这是一个简单的房价预测模型，使用了线性回归算法。下面是它的可应用场景及原因

(1)可用于房价预测模型应用场景：

房地产市场分析

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【数据可视化-07】波士顿房价预测数据分析
qq_38614074的博客
05-23 7816
通过本次波士顿房价预测项目，我们深入探索了数据可视化在房价预测中的应用。通过绘制散点图、相关性矩阵、箱线图、直方图和密度图等多种可视化图表，我们成功地揭示了房价与各特征之间的关系及趋势。同时，我们也发现了数据中存在的一些异常值和潜在问题，并提出了相应的处理建议。在模型训练方面，我们选择了合适的预测模型，并通过调整模型参数和优化算法来提高模型的预测性能。最终，我们得到了一个具有较高预测精度的房价预测模型，可以为房地产市场的投资者和决策者提供有价值的参考信息。
09丨线性回归与波士顿房价预测
热门推荐
Python、C++、HTML、Java
06-28 1万+
波士顿房价数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述，本实验以波士顿房价数据集为线性回归案例数据，进行模型训练，预测波士顿房价。房子作为居住的场所，对每个人而言是不可或缺的。而房价的高低也是受多种因素的影响。房子所处的城市是一线还是二线，房子周边的交通便利程度，房子附近是否存在医院或者学校等，众多因素都会影响房价。在拿到数据之后，先要查看数据的类型，是否有空值，数据的描述信息等等。
数据挖掘——AdaBoost（波士顿房价预测）
weixin_45902007的博客
12-21 1667
知识点整理： 实战： #回归： #用 AdaBoost 回归分析对波士顿房价进行了预测 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor # 加载数据 data=load_bosto
深度学习实验三：波士顿房价预测任务
Moonee_
10-10 4041
使用Python、NumPy、百度飞桨实现波士顿房价预测任务
tensorflow实验四----波士顿房价预测
PEABRAIND的博客
04-21 6059
注意这里有一个情况，这里使用来一个scale()函数，如果不适用这个函数会导致训练结果异常，会出现下图的情况，train_loss和valid_loss都没有值
R语言KNN预测Boston房价
12-11
使用R语言编写KNN程序，对Boston房价进行预测，使用的数据集是R语言的内置数据集，计算方差，并且绘制出预测图
Boston_Predict:波士顿房价预测，决策树
05-01
综上所述，"Boston_Predict"项目是学习和实践决策树模型在房价预测中的应用的一个理想平台，涵盖了从数据加载、预处理、模型构建、调优到预测的完整过程，同时也展示了Python在数据科学领域的强大功能。
boston_cnn.zip_BOSTON CNN_CNN boston_CNN 房价预测_CNN预测_boston
07-14
1. **波士顿房价数据集**：这个数据集源自UCI机器学习库，包含506个样本，每个样本有13个特征，如犯罪率、平均房间数、交通便利度等，目标变量是每栋房屋的中位价值。在训练模型前，通常需要对数据进行预处理，如...
波士顿房价预测实验报告
zpeien
04-02 1万+
实验题目：请建立一个预测房屋价值的模型，给出线性回归的指标MSE，RMSE，MAE、R2，画出数据图。备注：考虑房间数特征和所有特征（选做） 操作步骤与提示： 波士顿房产数据集：使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据； 'RM'是该地区中每个房屋的平均房间数量。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import dataset
实验一-波士顿房价预测
静心学习，开心生活
11-17 4200
波士顿房价预测
波士顿房价预测，机器学习
07-03
波士顿房价预测，机器学习，python+jupyter，有代码和报告
机器学习实验(Lasso求解算法预测波士顿房价)实验报告和代码
11-25
1.自编 Lasso 算法，求解方法不限（最小角度规划和快速迭代收缩阈值 FIST 或者其他），说明采用的是何种类型求解方法。2.基于波士顿房价数据集，采用自编 Lasso 算法预测波士顿房价。共 506 个样本，前一半样本作为训练集，后一半样本作为测试集。给出模型在 RMSE 指标上的表现。3. 使用 scikit-learn 实现的回归算法（至少 3 种）来预测波斯顿房价，并对比结果。
【人工智能】保姆级波士顿房价预测
最新发布
weixin_63669071的博客
04-03 7481
波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，如所示。对于预测问题，可以根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散的标签，区分为回归任务和分类任务。因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。下面我们尝试用最简单的线性回归模型解决这个问题，并用神经网络来实现这个模型。
利用神经网络进行波士顿房价预测
zzsqwq的博客
05-17 1万+
前言 ​    前一阵学校有五一数模节校赛，和朋友一起参加做B题，波士顿房价预测，算是第一次自己动手实现一个简单的小网络吧，虽然很简单，但还是想记录一下。 题目介绍 ​    波士顿住房数据由哈里森和鲁宾菲尔德于1978年Harrison and Rubinfeld1收集。它包括了波士顿大区每个调查行政区的506个观察值。1980年Belsley et al.2曾对此数据做过分析。 ​    数据一共14列，每一列的含
深度学习第一次作业 - 波士顿房价预测
yingzi的技术博客
11-25 4541
由于数据没有null值，并且都是连续型数据，所以暂时不用对数据进行过多的处理，不够既然要建立模型，首先就要进行对housing分为训练集和测试集，取出了大概百分之20的数据作为测试集，剩下的百分之70为训练集。在选取的特征数量远小于第一个模型情况下，得分0.695，略小于第一个模型的0.7559。数据不存在相关性较小的属性，也不用担心共线性，故我们可以用线性回归模型去预测。试使用相关性最高的3个特征量重建模型，并与原模型进行比较。首先，利用线性回归模型对数据进行训练，并预测测试集数据。
【课程作业经验】基于MIndSpore波士顿房价数据预测
skytttttt9394的博客
08-12 1692
北京理工大学邱小尧，写本次帖子是基于机器学习实践课程完成的相关使用mindspore深度学习框架完成的任务，写一些分享心得，本次实验我们预采用mindspore进行。
人工智能实验1-波士顿房价预测
weixin_55627631的博客
06-01 4630
波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，如 图1 所示。 图1：波士顿房价影响因素示意图 对于预测问题，可以根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散的标签，区分为回归任务和分类任务。因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。下面我们尝试用最简单的线性回归模型解决这个问题，并用神经网络
26丨深度学习：波士顿房价预测
Python、C++、HTML、Java
08-25 3028
波士顿房价预测问题是根据一些特定的房屋属性（如房间数量，面积等）来预测波士顿地区房屋的中位数价格。这个问题是一个典型的回归问题，目标是利用给定的特征数据来预测连续的房价数值。
NNDL 实验三 线性回归、多元线性回归、Runner类的封装和基于线性回归的波士顿房价预测
qq_58153224的博客
09-16 1767
机器学习方法流程包括数据集构建、模型构建、损失函数定义、优化器、模型训练、模型评价、模型预测等环节。为了更方便地将上述环节规范化，我们将机器学习模型的基本要素封装成一个Runner类。除上述提到的要素外，再加上模型保存、模型加载等功能。Runner类的成员函数定义如下：__init__函数：实例化Runner类，需要传入模型、损失函数、优化器和评价指标等；train函数：模型训练，指定模型训练需要的训练集和验证集；
boston房价预测python
05-31
要预测Boston房价，可以使用机器学习算法来实现。以下是一个使用Python实现的简单的线性回归模型： 1. 首先，导入必要的库，包括pandas，numpy，matplotlib和sklearn： ```python import pandas as pd import ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

treesaaaaaa

感谢鼓励，我将会持续创作

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值