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【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)
90252005300
110332010400
80172000250
120422015450
100242008350

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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