【源码】基于Python的波士顿房价预测线性回归模型

项目简介

这是一个基于Python的波士顿房价预测项目，利用线性回归模型进行房价预测。项目涵盖数据预处理、模型建立、结果对比和小结等环节，运用不同的梯度下降方法训练模型，并将结果与闭式求解的结果进行对比。

项目的主要特性和功能

• 数据预处理：从sklearn库加载波士顿房价数据集并进行标准化处理。
• 模型建立：运用批量梯度下降、随机梯度下降和mini - batch梯度下降建立线性回归模型。
• 闭式求解：通过矩阵求解方法直接计算线性回归模型的权重。
• 结果对比：计算不同模型的预测值，对真实值和预测值进行可视化比较。

安装使用步骤

1. 安装依赖

项目依赖Python的pandas、numpy、matplotlib和sklearn库，可使用pip安装： bash pip install pandas numpy matplotlib sklearn

2. 数据导入和预处理

• 从sklearn库加载波士顿房价数据集。
• 对数据进行标准化处理。
• 划分数据集为训练集和测试集。

3. 模型建立

• 使用批量梯度下降、随机梯度下降和mini - batch梯度下降建立线性回归模型。
• 用闭式求解方法求解线性回归模型的权重。

4. 结果对比

• 计算不同模型的预测值。
• 将真实值和预测值进行可视化比较。

5. 运行示例

运行代码文件即可执行整个项目流程，生成结果对比图。代码文件有详细注释，便于理解各步骤作用。

注意事项

• 运行代码前，确保已安装所需依赖库。
• 项目代码需按顺序执行，以保证数据预处理和模型训练正确。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】