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【ML】机器学习回归算法大总结(从线性回归到XGBoost回归)

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

【ML】机器学习回归算法大总结(从线性回归到XGBoost回归)

回归算法有很多,下面我将对实践中遇到的回归算法进行总结。

1.工具
python版本和库版本:
python==3.9
scikit-learn==1.0.2 (scikit-learn==1.2将移除该数据集)
xgboost==1.6.0
deep-forest==0.1.5
numpy==1.22.3
pycharm编辑器
2.数据集

本实例中使用的数据集为波士顿房价数据集。
下载地址:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data
本数据集共506条,每条数据13个特征。

3.代码
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
fro
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本文地址:https://www.mshxw.com/it/1025391.html
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