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我们开始第一个项目——线性回归:预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目,可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。

第一个项目:线性回归预测房价

项目目标
  • 学习线性回归的基本概念。
  • 使用历史房价数据建立一个预测模型。
  • 理解如何评估模型的性能。
项目步骤
  1. 准备数据集
    为了演示线性回归,我们将使用一个常见的房价数据集:波士顿房价数据集(Boston Housing Dataset)。这个数据集包含了多个特征(如房间数、犯罪率、房龄等),并且目标变量是房价。

  2. 数据预处理

    • 载入数据集并查看数据的基本信息。
    • 处理缺失值、异常值,标准化或归一化数据(如果需要)。
  3. 构建模型

    • 使用线性回归模型来拟合数据。
    • 将特征与房价之间的关系通过回归线表示。
  4. 模型评估

    • 使用均方误差(MSE)和决定系数(R²)来评估模型性能。
  5. 预测新数据

    • 使用训练好的模型预测新的房价。
项目实现

接下来,我们可以使用 Python 的 scikit-learn 库来实现这个项目。

1. 安装依赖

如果你还没有安装 scikit-learnpandas,可以通过以下命令来安装:

pip install scikit-learn pandas matplotlib

2. 代码实现

https://download.csdn.net/download/m0_56366

http://www.dtcms.com/wzjs/24173.html

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