文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上过程,取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法,也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战(图文解释 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多项式回归非线性回归是用一条曲线或者曲面去逼近原始样本在空间中的分布,它“贴近”原始分布的能力一般较线性回归更强。多项式是由称为不定元的变量和称为系数的常数通过有限次加减法、乘法以及自然数幂次的乘方运算得到的代数表达式。多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式关系的回归分析方法。多项式回归模型是....

【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战(图文解释 附源码)

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