关键词：

def linear_model1():
    """
    线性回归:正规方程
    :return:None
    """
    # 1.获取数据
    data = load_boston()

    # 2.数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state=22)

    # 3.特征工程-标准化
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)
    x_test = transfer.fit_transform(x_test)

    # 4.机器学习-线性回归(正规方程)
    estimator = LinearRegression()
    estimator.fit(x_train, y_train)

    # 5.模型评估
    # 5.1 获取系数等值
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("预测值为:\\n", y_predict)
    print("模型中的系数为:\\n", estimator.coef_)
    print("模型中的偏置为:\\n", estimator.intercept_)

    # 5.2 评价
    # 均方误差
    error = mean_squared_error(y_test, y_predict)
    print("误差为:\\n", error)

    return None

def linear_model2():
    """
    线性回归:梯度下降法
    :return:None
    """
    # 1.获取数据
    data = load_boston()

    # 2.数据集划分
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state=22)

    # 3.特征工程-标准化
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)
    x_test = transfer.fit_transform(x_test)

    # 4.机器学习-线性回归(特征方程)
    estimator = SGDRegressor(max_iter=1000)
    estimator.fit(x_train, y_train)

    # 5.模型评估
    # 5.1 获取系数等值
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("预测值为:\\n", y_predict)
    print("模型中的系数为:\\n", estimator.coef_)
    print("模型中的偏置为:\\n", estimator.intercept_)

    # 5.2 评价
    # 均方误差
    error = mean_squared_error(y_test, y_predict)
    print("误差为:\\n", error)

    return None

estimator = SGDRegressor(max_iter=1000,learning_rate="constant",eta0=0.1)

ml之shap：基于boston波士顿房价回归预测数据集利用shap值对lir线性回归模型实现可解释性案例

ML之shap：基于boston波士顿房价回归预测数据集利用Shap值对LiR线性回归模型实现可解释性案例目录基于boston波士顿房价回归预测数据集利用Shap值对LiR线性回归模型实现可解释性案例高性能云服务器精品线路独享带宽，毫秒延迟，... 查看详情

线性回归预测波士顿房价(代码片段)

 预测波士顿的房价，上次已经通过房间数目预测了房价，这次用多元线性回归预测。根据之前推导的多元线性回归的参数 接下来是多元线性回归的代码实现defLinearRegression_(x,y):np.array(x)np.array(y)a=(np.linalg.inv(x.T.dot(x))).dot(x.... 查看详情

机器学习算法：波士顿房价预测|黑马程序员(代码片段)

学习目标：通过案例掌握正规方程和梯度下降法api的使用1案例背景介绍数据介绍   给定的这些特征，是专家们得出的影响房价的结果属性。我们此阶段不需要自己去探究特征是否有用，只需要使用这些特征。到后... 查看详情

机器学习实战二：波士顿房价预测bostonhousing(代码片段)

波士顿房价预测Bostonhousing这是一个波士顿房价预测的一个实战，上一次的Titantic是生存预测，其实本质上是一个分类问题，就是根据数据分为1或为0，这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值，当然这也是... 查看详情

机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战（python实现附源码超详细）(代码片段)

...据是否在一定时期内增长或下降。接下来以线性回归预测波士顿房价进行实战解析线性回归代码如下importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#读数据data=np.loadtxt(boston_house_price.csv',float,delimiter... 查看详情

02-06普通线性回归(波斯顿房价预测)+特征选择(代码片段)

目录普通线性回归(波士顿房价预测)一、导入模块二、获取数据2.1打印数据三、特征选择3.1散点图矩阵3.2关联矩阵四、训练模型五、可视化更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智... 查看详情

机器学习实战——用线性回归预测波士顿房价

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：从线性神经网络入手深度学习（波士顿房价案例）(代码片段)

文章目录一：波士顿房价预测数据集说明二：Pytorch搭建模型（1）数据处理（2）网络结构（3）损失函数（4）优化方法（5）训练预测（6）模型保存（7）模型加载本节... 查看详情

基于线性回归分析——boston房价预测(代码片段)

...joblibimportpandasaspdimportnumpyasnpclassHousePredict():"""波士顿房子数据集价格预测"""def__init__(self):#1.获取数据lb=load_boston()#2.分割数据集到训练集和测试集x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(lb.data,lb.target,test_size 查看详情

aistudio对于波士顿房价的线性回归(代码片段)

简介：这是利用线性回归模型来处理波士顿房价的预测。通过随机梯度下降完成模型的训练。对于最终的结果来看，预测的误差还是非常大的。关键词：波士顿房价，NN，AI#mermaid-svg-PawAH7JzzUe9R3qH.labelfont-family:\'... 查看详情

波士顿房价处理(代码片段)

1.导入boston房价数据集2.一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。3.多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。4. 一元多项式回归模... 查看详情

回归模型与房价预测

...?#1.导入boston房价数据集fromsklearn.datasetsimportload_boston#导入波士顿 查看详情

波士顿房价预测——机器学习入门级案例(代码片段)

一、数据处理1.1数据集介绍本实验使用波士顿房价预测数据集，共506条样本数据，每条样本包含了13种可能影响房价的因素和该类房屋价格的中位数，各字段含义如下表所示：字段名类型含义CRIMfloat该镇的人均犯... 查看详情

深度学习入门案例波士顿房价预测(代码片段)

人工智能，机器学习，深度学习做个简单介绍：三者的关系如图1所示，即：人工智能>机器学习>深度学习。深度学习设计框架：环境查看importpaddleimportnumpyasnpimportosimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimpor... 查看详情

深度学习（波士顿房价预测）(代码片段)

...反向传播2.2.4优化算法3测试结果4完整源程序 1实验背景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“HelloWorld”。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... 查看详情

ml之shap：基于boston波士顿房价回归预测数据集利用shap值对xgboost模型实现可解释性案例

 ML之shap：基于boston波士顿房价回归预测数据集利用shap值对XGBoost模型实现可解释性案例 目录基于boston波士顿房价回归预测数据集利用shap值对XGBoost模型实现可解释性案例#1、定义数据集#2、数据集预处理#4、基于XGBR模型实现s... 查看详情

机器学习正则化线性模型和模型保存(代码片段)

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《python深度学习》第三章-2（波士顿房价-回归问题）读书笔记(代码片段)

第三章-2(回归问题)本次重点：boston_housing的回归模型(K折验证，loss=‘mse’,metrics=‘mae’)3.1预测房价：回归问题回归问题前面两个例子都是分类问题，其目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一... 查看详情