波士頓房價預測-Sklearn線性回歸.ipynb

简介：
本Jupyter Notebook使用Python的Scikit-learn庫進行波士頓房價預測，通過線性回歸模型分析數據，探究影響房價的因素。 通过这个实验，我们实现了线性回归模型，并使用sklearn库中的不同函数进行了建模。这一过程让我们学会了如何加载数据、建立模型以及评估模型的性能，从而更好地理解了线性回归的基本原理及其变种之间的区别。 此外，我们还进行了一系列参数调优实验，在Ridge、Lasso和ElasticNet中调整正则化强度参数alpha及在ElasticNet中修改l1_ratio参数，以观察不同设置对模型效果的影响。这有助于找到最佳的配置组合来提升模型性能。 为了更直观地展示预测结果，我们还利用图形手段将测试值与预测值进行了对比可视化。这一做法帮助我们更好地理解了模型的拟合情况和表现水平。 总的来说，这个实验不仅加深了我们对于线性回归及评估方法的理解，也教会了我们在面对实际问题时如何选择合适的算法并对其进行调整优化。这些技能在数据分析的实际应用中非常宝贵。