深圳网站建设运营公司,可以做宣传的网站有哪些,信息流广告公司排名,主要怎么学的呢如何优化房价预测模型，让它更加准确？
在生活中，房价预测一直是一个热门但复杂的问题。传统的线性回归模型虽然简单，但在处理高维数据时可能会遇到问题。例如，预测房价时，通常会考虑多个因素：面积、房间数、地理位置等。
假设有一组房屋数据，每条数据包含房屋的面积、…如何优化房价预测模型，让它更加准确？
在生活中，房价预测一直是一个热门但复杂的问题。传统的线性回归模型虽然简单，但在处理高维数据时可能会遇到问题。例如，预测房价时，通常会考虑多个因素：面积、房间数、地理位置等。
假设有一组房屋数据，每条数据包含房屋的面积、房间数、是否近地铁和所在区域的平均收入。目标是预测房屋的售价。
面积（平方米）房间数是否近地铁（是=1，否=0）所在区域平均收入（万元）售价（万元）8031153009020102001004120400……………面对这种高维数据，传统的线性回归模型可能会因为过拟合而失效。这时Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）就派上了用场。 文章目录 Lasso回归sklearn 实现
