波士顿房屋数据集： 可视化数据集的重要特征： 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是机器学习模型训练之前的一个重要步骤。 在本节的后续内容中，借助EDA图形工具箱中那些简单且有效的技术，可以帮助我们直观地发现数据中的异常情况、数据的分布情况，以及特征间 ...

机器学习-------用决策树回归器构建房价评估模型 刚开始学习机器学习的朋友肯定特别蒙,这个东西确实也特别无聊,尤其看到了一些算法什么的,一个头两个大,所以说,要静下心来,慢慢学 ,用心来,不骄不躁 下面有哪些不懂的地方,还有写的错误的地方,欢迎大家指出,谢谢 ...

目录 决策树(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、训练模型 五、可视化 六、可视化决策树 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你： https ...

1.1 实验内容 决策树是机器学习中一种简单而又经典的算法。本次实验将带领了解决策树的基本原理，并学习使用 scikit-learn 来构建一个决策树分类模型，最后使用此模型预测鸢尾花的种类。 1.2 实验知识点 决策树的基本原理。 决策树在生成和修剪中使用的 ID3, C4.5 ...

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。 ID3算法从树的根节点开始，总是选择信息增益最大的特征，对此特征施加判断条件建立子节点，递归进行，直到信息增益很小或者没有特征时结束。 信息增益：特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D ...

①导入相关扩展包 ②获取数据集 ③划分数据集 ④决策树预估器(estimator) ⑤模型评估 方法一：直接对比测试集的真实值和预测值 方法二：计算准确率 ⑥决策树可视化（将结果写入 ...

实验01 波士顿房价预测 实现代码: 运行结果: 正规方程预测: 岭回归结果: 梯队下降: 最终结果: 遇到的问题及解决方法: 原因 ...

# 训练数据 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出预测值 y_pred ...