房价预测模型：支持向量回归与随机森林回归
简介
本资源文件提供了一个完整的房价预测模型，采用了支持向量回归（SVR）和随机森林回归两种机器学习方法。通过这两种方法，我们可以对房价进行准确的预测，并附带完整的Python代码。
内容概述
- 数据展示：利用Python爬取的房价信息进行数据可视化，展示了房屋的各项特征，如卧室数量、客厅数量、房屋面积、装修情况等。
- 支持向量回归（SVR）：详细介绍了SVR的基本原理，并通过RBF核、POLY核、Sigmoid核进行测试，最终选取RBF核作为支持向量机的核函数。
- 随机森林回归：介绍了随机森林回归的基本原理，并通过随机抽取样本和特征，建立多棵决策树，综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。
- 模型评价：通过RMSE（均方根误差）和MAE（平均绝对误差）等指标，对模型的预测效果进行了评价。
使用方法
- 数据准备：下载并准备好房价数据集。
- 代码运行：运行提供的Python代码，进行模型训练和预测。
- 结果分析：根据模型输出的预测结果，进行进一步的分析和优化。
注意事项
- 数据集的划分比例为8:2，即80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。
- 代码中包含了数据标准化处理，以确保模型的准确性。
- 模型评价指标包括RMSE和MAE，用户可以根据这些指标对模型进行调整和优化。
贡献
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许可证
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