如何提升回歸模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性？
在實際生活中，比如房價預(yù)測，經(jīng)常會遇到一種情況：有大量的特征和樣本數(shù)據(jù)，但模型的預(yù)測準(zhǔn)確度仍然不盡人意。這時候，單一的模型（如支持向量機回歸）可能表現(xiàn)得并不夠好。
考慮到這個問題，解決方案可能是使用集成方法，特別是Bagging算法，來提升模型的性能。例如，在房價預(yù)測的場景下，不僅僅使用一個支持向量機模型（SVR），而是利用Bagging算法集成多個SVR模型。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-744994.html
下面是一個模擬的房價預(yù)測數(shù)據(jù)：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-744994.html
| 房屋面積（平方米） | 房間數(shù) | 地段評分 | 近商場距離（米） | 房價（萬元） |
|---|---|---|---|---|
| 100 | 3 | 9 | 200 | 300 |
| 80 | 2 | 8 | 300 | 240 |
| 120 | 4 | 10 | 150 | 360 |
| … | … | … | … | … |
到了這里，關(guān)于【Python機器學(xué)習(xí)】零基礎(chǔ)掌握BaggingRegressor集成學(xué)習(xí)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
