【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingRegressor集成学习
如何精准预测房价？
当人们提到房价预测时，很多人可能会想到房地产经纪人或专业的评估师。但是，有没有一种更科学、更精确的方法来预测房价呢？答案是有的，这就要用到机器学习中的一种算法——梯度提升回归（Gradient Boosting Regressor）。
假设现在有一组房屋数据，包括房屋面积、楼层、距离市中心的距离和建造年份等信息。目标是通过这些信息来精准预测房屋的销售价格。
| 面积（平方米） | 楼层 | 距离市中心（km） | 建造年份 | 销售价格（万元） |
|---|---|---|---|---|
| 90 | 2 | 5 | 2005 | 300 |
| 110 | 3 | 3 | 2010 | 400 |
| 80 | 1 | 7 | 2000 | 250 |
| 120 | 4 | 2 | 2015 | 450 |
| 100 | 2 | 4 | 2008 | 350 |
| … | … | … | … | … |
对于这样的问题，梯度提升回归是一个很好的选择。它可以在多个弱预测模型的基础上，逐步构建一个强预测模型，从而更精准地预测房价。
梯度提升回归是一种集成学习方法，它结合了多个弱预测模型，通过逐步优化，构建一个强大的预测模型。它不仅用于房价
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