【Python机器学习】零基础掌握VotingRegressor集成学习

如何更准确地预测房价？

想象一下，你是一名房地产分析师，你的任务是预测一个小区的未来房价。这看似简单，但实际上，房价受到多种因素的影响，如地理位置、房屋面积、周围设施等。你可能会使用线性回归模型来进行预测，但是你会发现，尽管模型的准确性还可以，但还是存在一定的误差。

一个更好的方法是使用多个模型进行预测，并将它们的预测结果进行平均或加权平均，以获得更准确的预测结果。这就是VotingRegressor算法能够解决的问题。

实际生活中的问题是如何更准确地预测房价。通常，一个模型（如线性回归）可能不足以准确预测房价，因为它可能没有考虑到所有影响房价的因素。解决思路是使用多个不同的模型（如线性回归、随机森林和K近邻）进行预测，然后使用VotingRegressor算法将这些预测结果进行组合，以获得更准确的预测。

假设有以下6个房屋样本，每个样本有两个特征（面积和距离市中心的距离）：

面积（平方米）	距离市中心的距离（km）	实际房价（万元）
1	1	2
2	4	6
3	9	12
4	16	20
5	25	30
6	36	42

通过使用Votin