【Python机器学习】零基础掌握AdaBoostRegressor集成学习
有没有经历过这样的状况：需要预测未来房价走势，但传统的预测方法并不总是准确？
房价预测一直是人们关注的热点话题，无论是房产商、购房者，还是政府，都需要准确地知道未来房价的走势。那么，有没有一种更加精准、稳定的预测方法呢？答案是有的——AdaBoost Regressor算法。
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应的学习算法，该算法在一系列弱学习器（如决策树、线性回归等）的基础上，通过加权平均来提高预测的准确性。在房价预测这个案例中，可以使用AdaBoost Regressor来对多个不同的预测模型进行“投票”，并根据它们的准确性进行加权，以获得最终更为精准的预测。
假设有以下一些房价和影响因素的数据：
| 房屋面积（平米） | 周边学校数量 | 距离市中心距离（km） | 犯罪率 | 房价（万元） |
|---|---|---|---|---|
| 100 | 2 | 5 | 0.2 | 300 |
| 120 | 1 | 7 | 0.1 | 320 |
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