XGBoost对波士顿房价进行预测】的更多相关文章

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_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_…
机器学习入门项目分享 - 波士顿房价预测 该分享源于Udacity机器学习进阶中的一个mini作业项目,用于入门非常合适,刨除了繁琐的部分,保留了最关键.基本的步骤,能够对机器学习基本流程有一个最清晰的认识: 项目描述 利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型,并对模型的性能和预测能力进行测试: 项目分析 数据集字段解释: RM: 住宅平均房间数量: LSTAT: 区域中被认为是低收入阶层的比率: PTRATIO: 镇上学生与教师数量比例: MEDV: 房屋的中值价格(目标特征,…
一.根据波士顿房价信息进行预测,多元线性回归+特征数据归一化 #读取数据 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #能快速读取常规大小的文件.Pandas能提供高性能.易用的数据结构和数据分析工具 from sklearn.utils import shuffle #随机打乱工具,将原有序列打乱,返回一个全…
波士顿房价预测 Boston housing 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,当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing 如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Learning通道 @ 目录 活动背景 数据介绍 详细代码解释 导入Python Packages 读入数据 Read-In Data…
公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth…
接上一部分,此篇将用tensorflow建立神经网络,对波士顿房价数据进行简单建模预测. 二.使用tensorflow拟合boston房价datasets 1.数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集. 2.使用一层隐藏层的简单网络,试下来用当前这组超参数收敛较快,准确率也可以. 3.激活函数使用relu来引入非线性因子. 4.原本想使用如下方式来动态更新lr,但是尝试下来效果不明显,就索性不要了. def learning_rate(epoch): if epoch < 200: re…
python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble…
python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTr…
python3 学习机器学习api 使用两种k近邻回归模型 分别是 平均k近邻回归 和 距离加权k近邻回归 进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import Standard…
python3学习使用api 线性回归,和 随机参数回归 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model i…