【阿旭机器学习实战】【14】决策树回归模型实战：对美国波士顿房价进行分析预测
决策树回归模型：对美国波士顿房价进行分析导入数据boston = datasets.load_boston() boston{'data': array([[6.3200e-03, 1.8000e+01, 2.3100e+00, ..., 1.5300e+01, 3.9690e+02, 4.9800e+00], [2.7310e-02, 0.0000e+00, ...
机器学习实战二：波士顿房价预测 Boston Housing（下）
评价模型在整个数据集上评价模型plt.scatter(y_test, line_pre,label='y') plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4,label='predicted')然后在整个数据集中评价模型line_pre_all = linear_model.pred....
机器学习实战二：波士顿房价预测 Boston Housing（上）
活动背景波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。幸运的是，你找到了波士顿房价的数据集，里面聚合了波士顿郊区包含多个特征维度的房价数据。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。数据介绍详细代码解释导入Python Packa....
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