python 波士顿房价预测 吴恩达

matlab实现对波士顿房价各变量进行分析，使用回归树与线性回归预测，并对房价进行分类。附详细解析文章及代码。

波士顿房价机器学习作业python编码，策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由J Ross Quinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理、剪枝技术、派生规则等方面作了较大改进，既适合于分类问题，又适合于回归问题。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则．如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。第一步，决策树的生成：由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。第二步，决策树的剪枝：决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集（称为测试数据集）中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。

近年来，国内各地的房价几乎都是直线上升，许多 90 都直呼买不起房。不过你是否好奇过房价为什么会涨，房价都跟什么有关系呢？本次实验我们就来揭开这一谜底。当然，本实验只是借用预测房价来学习数据分析的技能，并不会涉及到许多的社会伦理问题。本次课程定位为 Kaggle 数据分析入门课程，课程选取了 Kaggle 中经典的入门项目，并综合编译了相应项目下方部分公开的 Kaggle Kernels 内容。根据 Kaggle 的版权说明，公开 Kernels 均使用 Apache 2.0 授权协议。

基于分位回归方法研究波士顿房价问题.docx

基于Python的波士顿房价预测源码，用jupyternotebook打开

波士顿房价数据集

内部包括波士顿房价数据集以及另外两个房价文件，特征数量够用，都在10个以上。除此之外附带一份应用数据分析课程报告和一份多元线性回归预测代码，亲测可用。代码在报告中。

波士顿房价数据集，csv格式，还有data格式的。最实惠的，避免入坑

波士顿房价 这是 sklearn.datasets 里的一种 Toy Dataset ，包含503个美国波士顿房价的观测值，是内置的小数据集，也是研究回归算法的优秀数据集。 Python编程实现 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split