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文章 2022-07-24 来自：开发者社区

ML之LiR：利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测

目录利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测设计思路输出结果核心代码相关文章ML之LiR：利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测ML之LiR：利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房....

文章 2022-07-23 来自：开发者社区

ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)

目录利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测T1、ShuffleSplit+GSCV模型调参T2、TimeSeriesSplit=GSCV模型调参相关文章ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)ML之XGBoost：利....

文章 2021-11-06 来自：开发者社区

ML之LiR：利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测

设计思路输出结果train_boston_data.shape (1460, 81) Id MSSubClass MSZoning ... SaleType SaleCondition SalePrice0 1 60 &...

文章 2021-11-06 来自：开发者社区

ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)

T2、TimeSeriesSplit=GSCV模型调参输出XGBR_GSCV模型最佳得分、最优参数：0.8772,{'learning_rate': 0.15, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 200}XGBR_TimeS_GSCV time： 365.73213645175XGBoost Score value: 0.8392863414585984XGBoos....

文章 2021-11-06 来自：开发者社区

ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)

利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测T1、ShuffleSplit+GSCV模型调参输出XGBR_GSCV模型最佳得分、最优参数：0.8630,{'learning_rate': 0.12, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 200}XGBR_Shuffle_GSCV time： 256.7015066994206XGBoost Score value: 0....

文章 2021-10-31 来自：开发者社区

ML之FE：基于LiR/Ridge/Lasso/ElasticNet/AvgModels/RF算法(GSCV) 利用某市房价数据集(特征工程处理)进行房价回归预测

输出结果bj_data.info()：Int64Index: 48324 entries, 418423 to 627466Data columns (total 22 columns):introduction_house 48324 non-null objectcommunity_house 48324 non-null ....

文章 2021-10-31 来自：开发者社区

ML之xgboost：利用xgboost算法(特征筛选和GridSearchCV)对数据集实现回归预测

输出结果['EnterCOD', 'EnterBOD', 'EnterAD', 'EnterZL', 'EnterZD', 'EnterPH', 'EnterSS', 'M4', 'N4', 'O4', 'P4', 'Q4', 'R4']   EnterCOD  EnterBOD  EnterAD  EnterZL  EnterZD  ....

文章 2021-10-31 来自：开发者社区

ML之xgboost：利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集【特征列分段→独热编码】进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分

输出结果设计思路核心代码XGBR = XGBRegressor() cv_split = ShuffleSplit(n_splits, train_size, test_size) XGBR_grid = GridSearchCV(XGBR, grid_params, cv=cv_split)class XGBRegressor(XGBModel, XGBRe....

文章 2021-10-30 来自：开发者社区

ML之LiR&SGDR：基于二种算法(LiR、SGDR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能

输出结果Boston House Prices dataset===========================Notes------Data Set Characteristics: :Number of Instances: 506 :Number of Attributes: 13 numeric/categorica.....

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更新时间 2024-02-06 10:42:11

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