基于python 机器学习算法的二手房房价可视化和预测系统
介绍 python+flask 预测 pandas+numpy+sklearn 软件架构 爬虫: request+bs4 数据存储: MySQL、csv 数据处理分析:Pandas、Numpy 机器学习: Sklearn Web: Flask 1、爬虫模块: 打开 数据爬取文件夹 Gatedata.py文件是爬取链家网房屋交易数据的代 2、数据处理模块: 采用的本人爬取下来...

ML之回归预测:利用两种机器学习算法(LiR,XGBoost(调优+重要性可视化+特征选择模型))对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
输出结果1、LiR模型LiR:The value of default measurement of LiR is 0.8729775261968014LiR:R-squared value of DecisionTreeRegressor: 0.87297752619680142、XGBoost模型ML之XGBoost:XGBoost参数调优之经验总结——DIY十多个案例T1、调用XGBR_G....

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