# 使用LASSO回归预测波士顿房价
## 引言
波士顿房价预测一直是一个热门的话题，对于房地产行业和投资者来说，准确预测房价是至关重要的。在机器学习领域，LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种常用的方法，可以在具有较多特征的数据集中进行稀疏建模。本篇科普文章将介绍如何使用Python实现LASSO回归来预测波士顿
原创
2023-08-10 05:32:10
1057阅读
点赞
背景：本节将就预测20世纪70年代波士顿郊区房屋价格的中位数展开讨论。代码清单1 加载房价数据from keras.datasets import boston_housing
(train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = boston_housing.load_data() 分
转载
2024-04-01 20:42:48
263阅读
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
from pandas import DataFrame, Series
from keras import models, layers, optimizers, losses, metrics
from keras.utils.
转载
2024-03-19 10:43:56
164阅读
时间序列数据，顾名思义是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度、一个月内各种产品的价格、某家公司一年内的股票价格等。深度学习模型如长短期记忆网络（LSTM）能够捕捉时间序列数据中的模式，因此可以用于预测未来趋势。 文章目录技术提升数据集和问题定义数据预处理创建LSTM模型训练模型进行预测结论 在本文中，您将看到如何使用 LSTM 算法利用时间序列数据进行未来预测，使用的是 PyTorch
转载
2023-07-19 13:14:59
4阅读
近日，美国商务智能软件提供商Good Data创始人兼CEO罗曼·斯塔奈克（Roman Stanek）预言2013年将是云计算之年，而社交游戏开发商Zynga、戴尔及诺基亚或将消失。重要的是，他将传统科技巨头失足的原因归因于云计算的规模和架构，认为正是云计算大幅降低了初创企业与这些科技巨头们竞争的门槛。 在云计算发展较为成熟的美国，已经有一些小企业借助云计算实现了市值的快速增长。一般大家最熟知的
转载
2024-07-08 16:25:05
43阅读
第九课 线性回归理论部分线性回归案例：美国房价预测系统估价和自己实际付的钱要保持差不多的关系才能使自己赚到，那怎么样才能赚到呢，那就得有一个量良好的预估手段。下面做出两个假设：线性模型可以看做是单层的神经网络每个箭头代表一个权重，输出是o1，输入是xn神经网络其实源于神经科学，下图是真实的神经元：有了模型之后，就要对其进行预测了，放在上面的案例里面讲也就是比较房价的真实值和预估值。这个相当于是神经
转载
2024-08-12 18:16:50
133阅读
有没有小伙伴自己上网找房的时候发现出国留学的房租都特别高呢，地段好公寓好租金分分钟人均破$2000/月租（人民币1w3每月）。 据统计，以波士顿为例，从2018年5月到2019年6月，仅一年时间，波士顿地区的平均房租已经到全美排名第3，伴随涨价$200！！！！（小编看着房价紧捂着钱包瑟瑟发抖）接下来我们一起来看看波士顿的租房价格为什么“高的离谱”吧~ 波士顿小科普波士顿独一
转载
2023-08-29 21:20:41
130阅读
Hey everyone, Unite Boston is quickly approaching as it’s now only one month away. We’re excited to host it this year at the John B. Hynes Veterans Memorial Convention Center in Boston on Se
转载
2024-03-27 08:34:08
49阅读
目录一、分析数据数据: 二、拆分训练集和预测集1、构建训练集和预测集 2、拆分三、训练模型四、开始预测五、评价六、散点图显示家庭收入中位数和房价中位数的分布一、分析数据import pandas as pd #导入“Pandas”，用于数据读取和处理
#读入房价数据 read_csv()
df_housing = pd.read_csv("../data/house.csv")
转载
2024-07-15 16:43:02
139阅读
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
转载
2023-08-30 22:25:04
661阅读
简单聊聊统计建模中，使用多元线性回归模型来预测房价。 文章目录变量描述：（1）读取数据（2）单变量描述（3）自变量对因变量的影响分析（4）检验变量重要性（5）筛选出重要变量建模（6）模型检验，也就是残差检验（7）模型调优（8）总结 变量描述：price是被解释变量，其余的变量是解释变量。dist-所在区 roomnum-室的数量 halls-厅的数量 AREA-房屋面积 floor-楼层 subw
转载
2024-04-19 09:50:54
53阅读
一.前言大家可以发现，网上大部分找的代码会运行报错，这是更新后的代码。最近机器学习的实验课要求做这个，本来是让GPT写，或者找别人的代码搬运过来，结果发现这个波士顿的数据集在sklearn更新中被删除了，正是因为如此，网上或者GPT都是使用sklearn的数据集所以运行报错，需要自己找数据集才能运行。故就自己学着写了。也为后续也有这个学习需求的朋友们提供这个代码来学习。需要数据集二.实验要求相当于
转载
2024-08-01 08:20:51
68阅读
线性回归线性回归属于机器学习中的一种，机器学习就是机器可以自己学习，而机器学习的方法就是利用现有的数据和算法，解出算法的参数。从而得到可以用的模型。监督学习就是利用已有的数据（我们叫X，或者特征），和数据的标注（我们叫Y），找到x和y之间的对应关系，或者说是函数f。回归分析是一种因变量为连续值得监督学习。问题我们有现有问题，统计波士顿房价与所处位置之间的关系，得到数据如下。 现在需要用一条直线将数
转载
2023-10-26 11:59:06
235阅读
学习总结（1）本task其实较为简单。选用最熟悉（简单）的波士顿房价数据集，进行数据分析；另外主要是回顾sklearn的基本用法
原创
2022-10-05 20:49:18
1970阅读
这次的实践是针对我们的回归算法进行的练习。我们依然从数据获取、模型训练以及效果评估几个步骤来练习，看看如何使用线性回归来预测房价。数据获取与我们之前使用的鸢尾花数据集一样，波士顿房价数据集也是一个非常常用的公开数据集。你可以在下面的页面中下载数据。当然，该数据集也被纳入了 sklearn 中，你可以使用 sklearn 中的数据加载方法来获取该数据。https://archive.ics.uci.
通过本篇文章，我将详细记录如何使用 Python 实现线性回归来预测房价。我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等多个方面。
在进行线性回归的过程中，我们会使用多种工具和库，它们的特性和功能各异，处理线性回归的方式也可能发生变化。因此，了解这些信息至关重要。
| 特性 | 版本1.0 | 版本2.0 |
| --------
Kaggle实战：Pytorch实现房价预测近来，我一直在学习pytorch与深度学习的理论知识，但一直苦于无法深入地理解某些理论及其背后的意义，并且很难从0开始用pytorch搭建一深度学习网络来解决一个实际问题。直到偶然接触了《动手学深度学习》这本书，我感觉收获颇丰。 这本书其中一章节是讲实战Kaggle比赛：预测房价，其中涵盖非常丰富的知识，为此我将整个实现过程记录如下，不足之处还请大家批评
转载
2023-10-17 20:01:21
328阅读
线性回归用一个线性回归来预测房价 首先明确问题 我们以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋 房子的售出价格（元）。我们知道这个价格取决于很多因素，如房屋状况、地段、市场行情等。为了简 单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我 们希望探索价格与这两个因素的具体关系。 设房屋的面积为 ，房龄为 ，售出价格为
转载
2023-08-11 11:50:58
232阅读
多元线性回归之预测房价一、多元线性回归1. 理论基础二、案例分析三、数据预处理1. 错误数据清洗2. 非数值型数据转化四、使用Excel1. 实现2. 分析五、代码方式实现多元线性回归1. 数据预处理2. 建立线性回归模型3. Sklearn库建立多元线性回归模型六、总结七、参考 一、多元线性回归在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的
转载
2023-12-06 14:29:57
410阅读
前面学习了线性回归的原理，那今天来看kaggle上的一个具体案例（房价预测）。一、提取数据我已经将数据下载到了本地，大家可以按照我之前的这篇文章来进行数据的下载~1、提取数据import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
import seaborn as sns
path = r'C:\User
转载
2024-05-08 17:56:53
207阅读
