记录一次使用线性回归和多项式回归为房价定价

最新推荐文章于 2025-04-02 13:48:50 发布

原创

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#大数据 #python

2022年6月，笔者准备去北京海淀某地租房，看中了一个小区的房子。笔者囊中羞涩，只想租一个小一居室，大约44.5平米，但是这个小区的房子，各类大小的房子都有，偏偏44.5平米户型房子的价格没有，房东开价6600，但是笔者并不清楚这个价格是否合理，在笔者的印象中，似乎44平米的房子只要6000就可以租下来了，所以为了探求这个44平米房子的定价到底多少比较合适，笔者准备用数学的方式去解析。这主要是因为笔者最近一直在研究股票的定价和走势，并就职于某投资公司。

一、简单线性回归模型

这个用线性回归去预测房子的价格是最简单直接的想法，因为房子的价格基本上就是正比于房屋的面积。

首先从安居客平台人肉扒一些数据，这里可以做成爬虫形式，但是鉴于笔者第二天就要和房东见面并讨价还价，现在肯定是没有时间搞爬虫了。人肉的部分数据如下：

     price   area

0    6900  54.00

1    7800  64.00

2    7500  64.00

3    8000  79.47

4    7300  65.00

5    7500  64.00

6    8700  78.00

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【第三部分：经典案例与实战演练】【8.用线性回归预测房价：从数据预处理到模型优化】

商务合作|问题讨论|交流学习请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式

04-08

439

加载数据，查看基本信息（缺失值、数据类型、统计描述）。处理缺失值（删除、填充）。检测并处理异常值（删除、修正、变换）。

数据科学与SQL：如何利用SQL计算线性回归系数？

石榴姐yyds

12-14

716

例如，在一个关于员工工资和工作年限的线性回归模型中，如果存在一个工作年限很短但工资极高（可能是由于特殊奖励或数据录入错误等原因）的异常点，这个点可能会拉高回归直线的斜率，导致模型对正常数据的拟合效果变差，降低模型的准确性和可靠性。例如，在一个预测汽车油耗的模型中，如果将汽车的重量和车身尺寸同时作为自变量，由于它们之间可能存在较强的相关性，这会使得回归系数的解释变得困难，并且可能会使模型对新数据的预测性能下降。线性回归模型是基于历史数据建立的，对于复杂多变的现实世界，其预测能力有一定的局限性。

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多元线性回归算法预测房价

zjszd的博客

10-26

1430

多元线性回归算法预测房价人工智能与机器学习A第二次作业 “garbage in garbage out”（简称GIGO），是计算机术语常用的俚语，意思是如果你输入错误的数据，那么（计算机）输出的结果也是错误的。这个结论在机器学习领域也成立。多元线性回归属于监督机器学习算法，通过已知数据训练得到模型或决策函数。应用此算法时，不能盲目地套用算法，必须对数据的有效性、正确性、假设合理性进行验证，如果发现数据本身不正确，就需要纠正。 1、学习参考资料“多元线性回归模型预测房价.ipynb”，自己实践重新做一

线性回归（Linear Regression）

博客简介

07-05

2558

回归分析这是一个来自统计学的概念。回归分析是指一种预测性的建模技术，主要是研究自变量和因变量的关系。通常使用线/曲线来拟合数据点，然后研究如何使曲线到数据点的距离差异最小。如果使用直线进行拟合，则为线性回归（一元线性回归、多元线性回归）；如果是对非线性关系进行建模，则为多项式回归。例如，存在以下数据（左图）。然后我们拟合一条曲线fxf(x)fx右图，回归分析的目标就是要拟合一条曲线，让图中红色线段加起来的和最小。

机器学习入门：用线性回归实现一个房价预测的模型（pytorch实现）

qq_43552032的博客

09-03

3743

为了解释线性回归，我们举一个实际的例子：我们希望根据房屋的面积（平方英尺）和房龄（年）来估算房屋价格（美元）price=warea×area+wage×age+bwarea和wage称为权重（weight），权重决定了每个特征对我们预测值的影响。b 称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）。偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少。

【机器学习】使用线性回归模型预测房屋价格

qbx的博客

03-27

3697

在sklearn中，既可以使用LinearRegression实现基于最小二乘法的线性回归，也可以使用随机梯度下降模型SGDRegressor实现基于梯度下降法的线性回归。

回归分析入门：线性回归和多项式回归

# 1. 引言 ## 1.1 为什么回归分析...- 理解变量之间的关系：回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系，包括线性关系和非线性关系。通过回归分析，我们可以确定变量之间的正向或负向关系，并量化这种关系的强度。 - 发

AI：机器学习模型-线性回归

最新发布

Kant2048的博客

04-02

1012

线性回归是一种统计方法，用于发现变量之间的关系。在机器学习背景下，线性回归可找出特征与标签之间的关系。

深度学习神经网络（4）线性回归-Pytorch实现房价预测

李乾文的博客

10-29

6563

波士顿房价预测是神经网络线性回归的一个典型应用案例。本文使用pytorch来的两种方式实现。一种是原生运算思想的矩阵运算，便于理解底层实现；一种是高度封装的更加方便的Sequential方式。

基于线性回归实现波士顿房价预测.zip

11-12

本压缩包包含波士顿房价原始数据集，分为csv和data两个文件版本，源代码包含三个py文件，注释详细，其中也有其他预测模型，例如岭回归和Lasso回归，适合机器学习小白入门学习

机器学习（十）线性&多项式回归之房价与房屋尺寸关系

01-06

一.线性回归（1）线性回归  线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。  线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归：使用形如y=w T x+b的线性模型拟合数据输入和输出之间的映射关系的。 线性回归有很多实际的用途，分为以下两类： 1.如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的y和X的值拟合出一个预测模型。

基于sklearn的线性回归实现房价预测

褪色的博客

05-15

6282

经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。如果是一条二次曲线，则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。

(python作业）房价预测

m0_68962414的博客

10-14

3584

利用线性回归模型预测房价

机器学习-线性回归算法（房价预测项目）

有一分热，发一分光。

10-01

6398

线性回归（Linear Regression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名，从而可以根据已知数据预测未来数据，如房价预测、PM2.5预测等。

线性回归实战【房价预测】

佛系更新

02-12

6912

本文属于 线性回归算法【AIoT阶段三】（尚未更新），这里截取自其中一段内容，方便读者理解和根据需求快速阅读。本文通过公式推导+代码两个方面同时进行，因为涉及到代码的编译运行，如果你没有 NumPyNumPy，PandasPandas，MatplotlibMatplotlib 的基础，建议先修文章：数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文保姆级讲解）

机器学习实战（基于线性回归预测房屋价格）

m0_65481401的博客

01-03

1441

线性回归是一种基础的监督学习算法，用于解决回归问题。它的目标是找到一个线性函数，能够尽可能准确地预测目标变量（如房价）与特征变量（如房屋面积）之间的关系。

【机器学习】线性回归：以房价预测为例

richard_yuu的博客

05-10

5872

线性回归是一种通过拟合自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系，来预测目标变量值的统计方法。在房价预测中，自变量可能包括房屋的面积、卧室数量、地理位置等，而因变量则是房价。通过收集大量数据，我们可以使用线性回归算法来建立自变量与房价之间的数学模型，进而预测新的房屋价格。通过本文的介绍，我们了解了线性回归在房价预测中的应用。通过收集数据、预处理数据、选择特征、建模、评估与优化等步骤，我们可以建立一个准确的房价预测模型。

机器学习入门案例（1）之使用线性回归预测房价

邵奈一的博客

09-04

1141

这是最基础的入门教学案例。请继续关注我，我将更新更多使用教程。邵奈一原创不易，如转载请标明出处，教育是一生的事业。

一元线性回归和多项式回归

06-12

一元线性回归和多项式回归是两种常见的统计学和机器学习中的回归分析方法。 1. **一元线性回归**： - 定义：一元线性回归是一种预测模型，它假设因变量（目标变量）与一个自变量（独立变量）之间存在线性关系。这种关系通常表示为 y = a + bx，其中 y 是目标变量，a 是截距，b 是斜率。 - 目标：估计最优参数 a 和 b，使得实际观测值与模型预测值之间的误差最小。 - 应用：用于预测和理解两个变量之间的趋势，如房价与面积的关系。 2. **多项式回归**： - 扩展：多项式回归是对一元线性回归的扩展，将自变量的幂次作为新的特征加入模型，例如 y = a + b1x + b2x^2 + b3x^3...，自变量x可以是非线性的，但模型形式保持线性。 - 非线性拟合：通过引入更高阶项，使得模型能够描述更复杂的数据关系，即使原始数据在直角坐标系下不是直线。 - 适用场景：当数据显示有明显的曲线趋势或非线性模式时，如时间序列分析中的季节性变化。