机器学习实战——房价预测完整案例建议收藏慢慢品.docx
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1、机器学习实战房价预测完整案例(建议收藏慢慢品)forest_regRandomForestRegressor(random_state42)rnd_searchRandomizedSearchCV(forest_reg,param_distributionsparam_distribs,n_iter10,cv5,scoringneg_mean_squared_error,random_state42)rnd_search.fit(housing_prepared,housing_labels)看一下RandomizedSearchCV计算的各种超参数组合的评分。cvresrnd_search.
2、cv_results_formean_score,paramsinzip(cvresmean_test_score,cvresparams):print(np.sqrt(-mean_score),params)结果显而易见它相比于网格搜索有着更好的随机性可以在一样时间内探究更多可能的区域但带来的就是不确定性就如同上面的结果max_features的取值绝大多数为7.8.3分析最正确模型及其误差通过检查最正确模型你总是可以得到一些好的洞见如在进展准确预测时RandomForestRegressor可以指出每个属性的相对重要程度。feature_importancesgrid_search.bes
3、t_estimator_.feature_importances_feature_importances将这些重要性分数显示在对应的属性名称旁边。extra_attribsrooms_per_hhold,pop_per_hhold,bedrooms_per_room#cat_encoder:OneHotEncoder()cat_encoderfull_pipeline.named_transformers_cat#cat_one_hot_attribs:1HOCEAN,INLAND,ISLAND,NEARBAY,NEAROCEANcat_one_hot_attribslist(cat_enco
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