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 ...

機器學習-------用決策樹回歸器構建房價評估模型 剛開始學習機器學習的朋友肯定特別蒙,這個東西確實也特別無聊,尤其看到了一些算法什么的,一個頭兩個大,所以說,要靜下心來,慢慢學 ,用心來,不驕不躁 下面有哪些不懂的地方,還有寫的錯誤的地方,歡迎大家指出,謝謝 ...

目錄 決策樹(鳶尾花分類) 一、導入模塊 二、獲取數據 三、構建決策邊界 四、訓練模型 五、可視化 六、可視化決策樹 更新、更全的《機器學習》的更新網站，更有python、go、數據結構與算法、爬蟲、人工智能教學等着你： https ...

1.1 實驗內容 決策樹是機器學習中一種簡單而又經典的算法。本次實驗將帶領了解決策樹的基本原理，並學習使用 scikit-learn 來構建一個決策樹分類模型，最后使用此模型預測鳶尾花的種類。 1.2 實驗知識點 決策樹的基本原理。 決策樹在生成和修剪中使用的 ID3, C4.5 ...

決策樹算法 決策樹算法主要有ID3, C4.5, CART這三種。 ID3算法從樹的根節點開始，總是選擇信息增益最大的特征，對此特征施加判斷條件建立子節點，遞歸進行，直到信息增益很小或者沒有特征時結束。 信息增益：特征 A 對於某一訓練集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定義為集合 D ...

①導入相關擴展包 ②獲取數據集 ③划分數據集 ④決策樹預估器(estimator) ⑤模型評估 方法一：直接對比測試集的真實值和預測值 方法二：計算准確率 ⑥決策樹可視化（將結果寫入 ...

實驗01 波士頓房價預測 實現代碼: 運行結果: 正規方程預測: 嶺回歸結果: 梯隊下降: 最終結果: 遇到的問題及解決方法: 原因 ...

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