12 2018 档案

摘要:一、boston房价预测 1. 读取数据集 2. 训练集与测试集划分 3. 线性回归模型:建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏。 检测模型好坏 4. 多项式回归模型:建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏。 5. 比较线性模型与非线性模型的性能,并说明原因。 非线性模型的性 阅读全文
posted @ 2018-12-20 15:07 李健朗 阅读(269) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1. 导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() boston.keys() print(boston.DESCR)#介绍 data = boston.data#查看数据 boston.t 阅读全文
posted @ 2018-12-10 09:47 李健朗 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)
摘要:from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_reportfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 1. 数据准备:收集数据与读取 import csv file_path= 阅读全文
posted @ 2018-12-03 10:59 李健朗 阅读(324) 评论(0) 推荐(0)