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房价预测采用LinearRegression线性回归模型
资源介绍
线性回归模型预测房价
该笔记本创建了线性回归模型来预测房价。 数据取自Ames Housing数据集,该数据集由Dean De Cock为数据科学进行了编译。
数据集由1,460行和81列组成。
SalePrice是回归模型的因变量。 确定数据集中的自变量与SalePrice之间的相关系数后,为模型选择了5个自变量:
综合质量-综合质量
GrLivArea-地上生活区
车库面积-车库面积
TotalBsmtSF-地下室总平方英尺
建造年份-施工年份
将数据分为训练和测试数据集后,使用sklearn.linear_model.LinearRegression拟合线性模型。
该模型的R平方值为0.838。
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