> 　以下內容是我在學習https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程時遇到不懂的問題自己查詢並理解的筆記，由於sklearn版本更迭改動了原作者的代碼，如有理解偏差歡迎指正。 　1. np.linspace ...

# 訓練數據 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出預測值 y_pred ...

波士頓房屋數據集： 可視化數據集的重要特征： 探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是機器學習模型訓練之前的一個重要步驟。 在本節的后續內容中，借助EDA圖形工具箱中那些簡單且有效的技術，可以幫助我們直觀地發現數據中的異常情況、數據的分布情況，以及特征間 ...

一、線性回歸（Linear Regression）介紹 線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x +e，e為誤差服從均值為0的正態分布。線性回歸是經濟學的主要實證工具。例如，它是用來預測消費支出 ...

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這次我們會用線性回歸來預測波士頓的房價 首先是導入波士頓房價的數據，這是sklearn中的datasets自帶的 先用key方法查看數據集 得到結果 這里的data有13個維度，target就是我們要預測的房價，接下來再查 ...

1 案例背景 給定的這些特征，是專家們得出的影響房價的結果屬性。我們此階段不需要自己去探究特征是否有用，只需要使用這些特征。到后面量化很多特征需要我們自己去尋找 2 案例分析 回歸當中的數據大小不一致，是否會導致結果影響較大。所以需要做標准化處理。 數據分割與標准化 ...

背景：波士頓房價數據集包括506個樣本，每個樣本包括12個特征變量和該地區的平均房價。房價（單價）顯然和多個特征變量相關，不是單變量線性回歸（一元線性回歸）問題；選擇多個特征變量來建立線性方程，這就是多變量線性回歸（多元線性回歸）問題。 房價和多個特征變量相關，本案例嘗試使用多元線性回歸 ...