对于波士顿房价数据集490个数据点（每个点有三个特征）进行处理，以预测新房屋的销售价格。获取数据集的重要特征和描述性统计信息，拆分为测试数据集和训练数据集，并确定适用于此问题的性能指标。自己编写线性回归的模型，并使用不同的参数和训练集大小分析学习算法的性能图表。根据一个新样本测试此模型并将预测的销售价格与统计数据进行比较并对模型作出优化。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
下载安装【程序员客栈】APP
实时对接需求、及时收发消息、丰富的开放项目需求、随时随地查看项目状态
评论