DATA 410高级应用机器学习中期项目
在此项目中，我们将在分析波士顿房屋价格数据集时执行正则回归，逐步回归，核回归，随机森林，XGBoost算法和深度学习方法。正则回归包括Ridge，LASSO，Elastic Net，SCAD和Square Root LASSO回归。内核回归包括高斯，三次，四次和Epanechnikov内核。在超参数调整过程中，我们将在适用的地方使用粒子群优化。最后，我们将列出预测房价和测试组房价之间的5位数验证平均绝对值，并比较我们在该项目中应用的每种技术的性能。
一般进口
这些导入是用于正则化技术，超参数调整和5折验证过程的工具。
pip install pyswarms
% matplotlib inline
% config InlineBackend . figure_format = 'retina'
import numpy as np
impo
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