人工智能和机器学习之回归算法：随机森林回归与深度学习的比较.docx_随机森林回归资源-CSDN文库

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机器学习算法

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人工智能和机器学习之回归算法：随机森林回归与深度学

习的比较

1 人工智能与机器学习基础

1.1 机器学习的定义与分类

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况

下从数据中学习并做出预测或决策。机器学习算法可以分为三大类：

1. 监督学习：算法从带有标签的数据中学习，目标是预测新数据的

标签。常见的监督学习任务包括分类和回归。

2. 无监督学习：算法从无标签的数据中学习，目标是发现数据的结

构或模式。常见的无监督学习任务包括聚类和降维。

3. 强化学习：算法通过与环境的交互来学习，目标是最大化某种累

积奖励。这种学习方式通常用于游戏、机器人控制等领域。

1.2 回归算法在机器学习中的应用

回归算法是监督学习的一种，用于预测连续值的输出。在机器学习中，回

归算法广泛应用于预测房价、股票价格、销售额等场景。常见的回归算法包括

线性回归、决策树回归、支持向量回归、随机森林回归和深度学习中的神经网

络回归。

1.2.1 示例：使用 Python 的线性回归预测房价

假设我们有一个简单的数据集，其中包含房屋的面积（平方米）和价格

（万元）。

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error

#

创建数据集

X = np.array([100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550]).reshape(-1, 1)

y = np.array([50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250, 275])

#

划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#

创建线性回归模型

model = LinearRegression()

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