첫 번째 개발 게시물 게시: 프로젝트: 기계 학습에서 선형 회귀를 사용하여 주택 가격 예측

나의 첫 개발 로그: 선형 회귀를 이용한 주택 가격 예측

머신러닝 연구 노트를 공유하게 되어 기쁩니다! 이 노트북에는 선형 회귀를 사용하는 프로젝트에 대한 코드와 마크다운이 포함되어 있습니다. load_boston 데이터 세트에서 데이터를 로드하고 기존 실제 주택 가격을 기반으로 주택 가격을 예측할 수 있습니다 ?‍??

사용된 개념은 다음과 같습니다.

• 열차 테스트 분할?
• 선형 회귀?
• 평균 제곱 오차 ➖
• model.coef_ ?
• model.intercept_ ?
• 모델.예측 ?

이 노트북을 선택해야 하는 이유:

이 노트북의 주요 목표는 기계 학습 알고리즘의 선형 회귀 개념을 사용하여 우리가 보유한 교육 데이터로 주택 가격을 계산/예측하는 방법을 시각적으로 이해하는 것입니다.

안내해 드리기 위해 노트에 한 줄을 추가했습니다. https://www.php.cn/link/71b10b95017ebdaa1984b0ded4c2a173

다음 계획:

다음 주에는 https://www.php.cn/link/4bea9e07f447fd088811cc81697a4d4e의 제안을 바탕으로 다른 머신러닝 개념에 대한 더 많은 노트북을 게시할 예정입니다. [# 2025년 엔지니어 로드맵의 머신러닝]

대상 독자:

Python을 사랑하고 "언젠가는 머신러닝을 배울 거야"라고 스스로에게 계속 다짐하는 분을 위한 제품입니다. 이것은 당신을 위한 것입니다! 머신러닝을 함께 배워보아요 :)

자유롭게 이 노트북을 살펴보고 자신만의 머신러닝 모델을 시험해 보세요! ?

노트북 링크: https://www.php.cn/link/71b10b95017ebdaa1984b0ded4c2a173 [프로젝트 ML - Python을 통해 기계 학습에서 선형 회귀 학습] Kaggle 참조: https://www.php.cn/link/4bea9e07f447fd088811cc81697a4d4e [2025 머신 러닝 엔지니어 로드맵]

위 내용은 첫 번째 개발 게시물 게시: 프로젝트: 기계 학습에서 선형 회귀를 사용하여 주택 가격 예측의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!