【Python机器学习】零基础掌握DummyRegressor伪估计量

编程入门行业动态更新时间:2024-10-11 11:14:07

【Python<a href=https://www.elefans.com/category/jswz/34/1771242.html style= 机器学习】零基础掌握DummyRegressor伪估计量"/>

有没有想过，为什么在做数据分析或者机器学习模型评估的时候，总是需要一个基准来比较？一个简单但有效的方法就是使用哑变量回归模型（Dummy Regressor）。

假设一个房地产公司想要评估其新推出的预测模型，该模型用于预测不同地段房价的变化。公司收集了以下一些数据：

地段编号	房屋面积（平方米）	房龄（年）	交通便利性评分	房价（万元）
1	90	5	8	300
2	85	2	9	310
3	88	4	7	290
4	100	1	10	400
5	95	6	6	280
6	92	3	7	310
7	89	4	9	300
8	87	5	8	290
9	93	2	10	320
10	91	1	9	330

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【Python机器学习】零基础掌握DummyRegressor伪估计量

本文发布于:2023-12-04 03:59:20，感谢您对本站的认可！

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地段编号	房屋面积（平方米）	房龄（年）	交通便利性评分	房价（万元）
1	90	5	8	300
2	85	2	9	310
3	88	4	7	290
4	100	1	10	400
5	95	6	6	280
6	92	3	7	310
7	89	4	9	300
8	87	5	8	290
9	93	2	10	320
10	91	1	9	330

地段编号	房屋面积（平方米）	房龄（年）	交通便利性评分	房价（万元）
1	90	5	8	300
2	85	2	9	310
3	88	4	7	290
4	100	1	10	400
5	95	6	6	280
6	92	3	7	310
7	89	4	9	300
8	87	5	8	290
9	93	2	10	320
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地段编号	房屋面积（平方米）	房龄（年）	交通便利性评分	房价（万元）
1	90	5	8	300
2	85	2	9	310
3	88	4	7	290
4	100	1	10	400
5	95	6	6	280
6	92	3	7	310
7	89	4	9	300
8	87	5	8	290
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