深度学习+知识图谱实验手册 实验1-波士顿房价预测： 1、定义问题：波士顿房价预估项目的需求 项目需求：波士顿房地产市场竞争激烈

深度学习+知识图谱实验手册 实验1-波士顿房价预测： 1、定义问题：波士顿房价预估项目的需求 项目需求：波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。 通过项目需求，我们可以抽象出以下项目需求： •该问题是一个回归问题：需要拟合历史数据，得到一个连续的预测值； •需要统计出一段时间内波士顿房价历史数据 •需要找到影响波士顿房价的各个因素 核心代码： 1.from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression   2.from sklearn.datasets import load_boston   3.from sklearn.model_selection import train_test_split   4.from sklearn.preproc 【波士顿房价预测实验】 本实验是深度学习与知识图谱实验手册的一部分，目标是通过预测波士顿地区的房价来展示机器学习在房地产领域的应用。在这个实验中，你将面临一个回归问题，即需要根据历史数据拟合出一个连续的预测值，这涉及到对波士顿房价历史数据的统计分析以及识别影响房价的因素。 我们需要导入相关的库，如`sklearn.linear_model`中的线性回归模型，`sklearn.datasets`中的波士顿房价数据集，`sklearn.model_selection`中的训练测试数据分割功能，以及`sklearn.preprocessing`中的标准化方法等。这些工具将帮助我们构建和训练预测模型。 波士顿房价数据集包含13个特征，例如犯罪率、学区质量、房屋平均年龄等，以及一个目标变量——房价。在处理数据时，通常会将其划分为训练集和测试集，例如本例中将数据划分为80%的训练数据和20%的测试数据。为了确保模型的泛化能力，我们还需要对特征数据进行预处理，如在本实验中使用`StandardScaler`进行标准化，使得数据具有零均值和单位方差，这有助于提高模型的训练效果。 在模型选择上，可以尝试多种回归算法，如线性回归（`LinearRegression`）、随机梯度下降回归（`SGDRegressor`）、岭回归（`Ridge`）或神经网络回归（`MLPRegressor`）。通过比较不同模型的预测性能，如使用均方误差（`mean_squared_error`）和决定系数（`r2_score`）作为评价指标，可以选择最优的模型。 实验步骤包括： 1. 加载波士顿房价数据集。 2. 划分数据集为训练集和测试集。 3. 对特征和目标变量进行标准化处理。 4. 选择合适的回归模型进行训练。 5. 使用测试集评估模型性能。 6. 调整模型参数，优化模型性能。 7. 应用模型进行房价预测。 【鸢尾花分类实验】 这个实验旨在教授如何使用scikit-learn库完成鸢尾花数据集的分类任务。鸢尾花数据集是一个经典的数据集，包含了三种不同种类的鸢尾花，每种花有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 实验的核心代码中，首先导入了必要的库，然后加载了鸢尾花数据集。接下来，创建了不同数量聚类中心的KMeans模型，如3个或8个簇。通过KMeans算法对数据进行聚类，可以观察不同簇数对数据分类的影响。实验还展示了如何初始化KMeans模型，以及如何可视化聚类结果。 总结来说，这两个实验是机器学习入门的经典案例，涵盖了回归分析和无监督学习的基本概念，它们可以帮助初学者理解并实践数据预处理、模型训练、性能评估等关键步骤，同时加深对不同机器学习算法的理解。这些实验对于后续深入学习深度学习和知识图谱技术奠定了基础。