初めての開発投稿を投稿します: プロジェクト: 機械学習で線形回帰を使用して住宅価格を予測する

私の最初の開発ログ: 線形回帰を使用した住宅価格の予測

私の機械学習ラボのノートブックを共有できることを嬉しく思います!このノートブックには、線形回帰を使用するプロジェクトのコードとマークダウンが含まれています。これは、load_boston データセットからデータをロードし、既存の実際の住宅価格に基づいて住宅価格を予測できるようにします ?‍??

使用される概念は次のとおりです:

• トレーニングテストを分割しますか?
• 線形回帰?
• 平均二乗誤差 ➖
• model.coef_ ?
• model.intercept_ ?
• model.predict ?

このノートブックを選んだ理由:

このノートブックの主な目的は、機械学習アルゴリズムで線形回帰の概念を使用して、私たちが持っているトレーニング データを使用して住宅価格を計算/予測する方法を視覚的に理解することです。

ガイドとしてノートに行を追加しました: https://www.php.cn/link/71b10b95017ebdaa1984b0ded4c2a173

次の計画:

来週、次の提案に基づいて、機械学習の他の概念に関するノートブックをさらに公開します: https://www.php.cn/link/4bea9e07f447fd088811cc81697a4d4e [# 2025 年の機械学習エンジニア ロードマップ]

対象読者:

Python が大好きで、「いつか機械学習を学ぶ」と自分に言い聞かせている人へ。これはあなたのです！一緒に機械学習を学びましょう:)

このノートブックを自由に調べて、独自の機械学習モデルを試してみてください。 ?

ノートブックのリンク: https://www.php.cn/link/71b10b95017ebdaa1984b0ded4c2a173 [プロジェクト ML - Python を使用した機械学習の線形回帰の学習] Kaggle リファレンス: https://www.php.cn/link/4bea9e07f447fd088811cc81697a4d4e [2025 年の機械学習エンジニアのロードマップ]

以上が初めての開発投稿を投稿します: プロジェクト: 機械学習で線形回帰を使用して住宅価格を予測するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。