线性回归波士顿房价预测sklearn.ipynb

guarantee4752 18 0 ipynb 2023-02-08 04:02:13

推荐下载

使用一阶线性方程预测波士顿房价载入的数据是随sklearn一起发布的,来自boston 1993年之前收集的506个房屋的数据和价格。load_boston()用于载入数据。 from sklear

Python代码包含了Advertising.csv数据包###线性回归#####读取数据data=pd.read_csv('Advertising.csv',index_col=0)#前五条数据da

matlab函数实现数据拟合,进行线性回归预测分析。

基于线性回归算法构建的预测模型,用于预测特定数据集中的目标变量。

本文说明了影响房价的众多因素,并利用假设对其中的一些因素进行了忽略处理,从中分析了影响房价的主要因素,利用最小二乘法对数据进行了拟合,阐释了房价与建房成本、人均GDP、人均储蓄存款、人均可支配收入等四

波士顿管理咨询公司-黑龙江移动咨询资料.ppt

历史运输图波士顿地区的历史交通地图。该项目“绘制主要交通基础设施图”由波士顿地区MPO UPWP项目#13307资助,用于2021联邦财政年度。项目经理:肯·杜马斯首席开发商:Ben Krep

基于情景分析的存量规划方法研究―以波士顿,戴锏,孙澄,当前,我国城市建设正面临着质量提升、集约更新的关键转型期,存量规划在城乡规划体系中占有越来越重要的位置,有必要对存量规划

线性回归Python实现(ipynb文件).zip

印第安人糖尿病数据集,波士顿房价数据集合集。用于数据回归分析等。

用户评论

请输入评论内容

评分：

暂无评论