knn 线性回归 决策树房价预测实战

已于 2023-06-28 09:18:59 修改
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： 房价预测 线性回归 机器学习 价格预测 knn
于 2023-06-28 09:04:22 首次发布
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该项目运用knn和线性回归算法进行北京房价预测，通过详细的数据分析和模型建立，展示了如何利用这两种算法进行价格预测。结果在视频中进行了展示，并提供了完整的代码和数据资源。

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使用KNN、线性回归和决策树进行房价预测
code_program481的博客
09-22 475
综上所述，本文介绍了使用KNN、线性回归和决策树这三种算法进行房价预测的方法，并提供了相应的Python代码实现。通过选择合适的算法和进行适当的数据预处理，我们可以构建准确预测房价的模型，从而在房地产市场中提供有价值的参考。在房地产市场中，准确预测房价是一个重要而复杂的任务。通过上述代码，我们使用了KNN、线性回归和决策树这三种算法进行了房价预测，并计算了它们的均方根误差（RMSE）作为评估指标。现在我们已经准备好数据并进行了预处理，接下来我们将使用KNN、线性回归和决策树这三种算法进行房价预测。
使用梯度提升决策树（GBDT）和逻辑回归进行房价预测
QromMatlab的博客
09-21 367
梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）和逻辑回归是常用的机器学习算法，在房价预测等任务中表现出色。通过比较GBDT和逻辑回归的均方误差，我们可以评估它们在房价预测任务中的性能。通常情况下，GBDT在回归问题上的表现往往更好，而逻辑回归在分类问题上表现更好。接下来，我们将使用逻辑回归来进行房价预测。逻辑回归是一种用于分类问题的线性模型，在预测房价时可以将其转化为一个二分类问题。现在我们已经完成了逻辑回归模型的训练和预测，并计算了均方误差作为评估指标。
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
showswoller的博客
12-28 2801
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
【机器学习】最经典案例：房价预测（完整流程：数据分析及处理、模型选择及微调）
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weixin_44820505的博客
07-28 4万+
完整流程：数据分析及处理、模型选择及微调、结果分析
房屋价格预测
FGGIT的博客
11-16 2431
机器学习——房屋价格预测
用python构建线性回归和决策树模型实现房价预测
ziyin_2013的博客
12-09 1万+
国家整体经济水平的不断提高和人们生活质量的提升，刺激着房屋价格也在不断的上涨。房价是由多个因素决定的，比如国家的宏观调控、居民人均可支配收入、房地产开发投资、住宅销售面积等，这些因素都影响着房价的走势。未来房价走势如何成为人们关心的热点，本文用Python构建线性回归和决策数模型实现房价的预测。
python机器学习——回归树理论与波士顿房价案例
qq_39594033的博客
08-04 980
回归树理论与波士顿房价案例一、回归树理论（1）回归树（2）回归树的建立（3）基于回归树的预测（4）剪枝二、K 近邻（回归）具体案例操作参考文献 一、回归树理论 （1）回归树 当数据拥有众多特征并且特征之间关系复杂时，构建全局模型变得困难而笨拙，并且很多实际问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用线性回归技术来建模和拟合。如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分。在这种切分方式下，树结构的回归法就相当有用。 回归树与分类树的思路类似
波士顿房价AdaBoost、决策树、KNN预测对比
白晏的成长
07-05 2319
波士顿房价AdaBoost、决策树、KNN预测对比AdaBoost回归模型AdaBoost、决策树回归、KNN预测对比AdaBoost中不同损失函数预测对比 AdaBoost回归模型 base_estimator：代表的是弱分类器。在 AdaBoost 的分类器和回归器中都有这个参数，在 AdaBoost 中默认使用的是决策树，一般不需要修改这个参数，当然你也可以指定具体的分类器。 n_estimators：算法的最大迭代次数，也是分类器的个数，每一次迭代都会引入一个新的弱分类器来增加原有的分类器的组合能力
Python机器学习小项目实战：线性回归预测房价
qq_40884337的博客
02-21 734
虽然线性回归是一种简单的算法，但它却是机器学习的基础。通过掌握线性回归，我们可以为学习更复杂的机器学习算法打下坚实的基础。
机器学习理论+实战，KNN、贝叶斯、回归、决策树等，入门级教程.zip
04-25
在本入门级教程中，我们将深入探讨机器学习的基础概念，特别是K近邻（KNN）、朴素贝叶斯、回归分析和决策树等方法。这些算法是机器学习领域中最基础且实用的技术，对于初学者来说是必备的知识。 1. **机器学习理论*...
支持向量机SVM②——文本分类实战（SVM&KNN&贝叶斯&决策树）
cindy407的博客
07-02 5521
SVM基于其可以很好的处理高维数据集的特点，常应用在文本分类，图像识别等领域。本文先对Sklearn自带的fetch_20newsgroups数据集用SVM进行分类，然后再与KNN，贝叶斯，决策树三种分类算法进行对比。 代码如下： ① 导入数据 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups categories = ['alt.atheism',...
利用tensorflow进行房价预测
m0_67466450的博客
10-20 823
TensorFlow是由 Google 团队开发的深度学习框架之一，它是一个完全基于 Python 语言设计的开源的软件。TensorFlow 的初衷是以最简单的方式实现机器学习和深度学习的概念，它结合了计算代数的优化技术，使它便计算许多数学表达式。TensorFlow 决策森林TF-DF) 是一套先进的算法，可用于训练、应用和解释决策森林模型。该库包含一套Keras模型，并且支持分类、回归和排名。
Facebook将Windows版PyTorch的开发维护移交给微软
iFlyAI的博客
08-04 393
摘要：Facebook 通过 PyTorch 官方博客宣布，微软已扩大了对 PyTorch 社区的参与，现在拥有 PyTorch 在 Windows 上的开发和维护所有权。PyTorch 是基于 Torch 的开源 Python 机器学习库，由 Facebook 的人工智能研究团队开 ... 人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源...
【火炉炼AI】机器学习006-用决策树回归器构建房价评估模型
【科技老丁哥】的博客
07-27 1014
【火炉炼AI】机器学习006-用决策树回归器构建房价评估模型 【本文所使用的Python库和版本号】: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2   最近几十年，房价一直是中国老百姓心中永远的痛，有人说，中国房价就像女人的无肩带文胸，一半人在疑惑：是什么支撑了它?另一半人在等待：什么时候掉下去？ 而女人，永不可能让它掉...
GAN初探：模拟高斯分布
qq_49134563的博客
12-04 2031
GAN模拟高斯分布 实验目的 在《Generative Adversarial Nets》这篇论文中，用到了GAN模型去模拟原始数据的分布，即使得pg=pdatap_g = p_{data}pg​=pdata​，现在使用一维高斯分布输入模型，将pg=pdatap_g = p_{data}pg​=pdata​的逼近过程，用可视化的图形表示，看看这个过程是如何实现的。 实验过程 数据集 在整个实验的过程中，所有的数据都是用numpy生成的均值为3，标准差为1的高斯分布。数据长度为1*500，数据集大小为1000
机器学习03-(决策树：基本原理及集合算法、波士顿房屋价格数据分析与房价预测)
yegeli的博客
07-06 3062
机器学习-03机器学习-03决策树基本算法原理集合算法AdaBoost模型（正向激励）GBDT自助聚合随机森林 机器学习-03 决策树 基本算法原理 核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资： 年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性 年龄 学历 经历 性别 ==> 薪资 1 1 1 1 ==> 6000（低） 2 1 3 1 ==> 10000（中）
【机器学习实战】对加州住房价格数据集进行回归预测（线性回归、决策树）
在热爱技术的路上一直前行。
12-06 914
【机器学习实战】对加州住房价格数据集进行回归预测（线性回归、决策树）
第二届图像处理、机器学习与模式识别国际学术会议（IPMLP 2025)
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非官方认证平平无奇的科研小天才
06-16 181
第二届图像处理、机器学习与模式识别国际学术会议（IPMLP 2025)将于2025年7月11-13日在西班牙萨拉曼卡市举行。
强化学习 A2C算法
tony365的博客
06-13 1264
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
波斯顿房价预测：机器学习分类与回归实战
对于分类问题，常用的算法有决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和逻辑回归等。而回归问题中，线性回归、岭回归、LASSO回归、支持向量回归（SVR）和神经网络等算法则较为常见。 在进行机器学习项目...
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