pytorch 波士顿房价预测 线性回归
时间: 2023-09-21 21:03:52 浏览: 143
基于pytorch前馈神经网络进行波士顿房价预测python源码+文档说明+博客介绍+数据集+效果演示
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使用Pytorch进行波士顿房价预测的线性回归可以通过以下步骤进行:
1. 导入并查看数据:使用Pytorch原生算法实现线性回归时,首先需要导入数据并查看数据的结构和内容。这可以通过使用torch.tensor将数据转换为Pytorch的张量,并使用print函数查看数据的形状和值。
2. 数据预处理:在进行线性回归之前,通常需要对数据进行预处理。其中包括数据归一化和数据分割。数据归一化是将数据映射到一个特定的范围,以便更好地进行训练。数据分割是将数据分为训练集和测试集,以便进行模型的训练和评估。
3. 迭代训练:使用Pytorch的原生算法实现线性回归时,可以使用torch.optim中的优化器,如SGD或Adam,以及torch.nn中的损失函数,如均方误差(MSE),来进行迭代训练。迭代训练的过程是通过调整模型的参数,使得模型的预测结果尽可能接近真实标签。
4. 数据验证:在迭代训练完成后,可以使用测试集数据来验证模型的性能。通过将测试集数据输入模型,并计算预测结果与真实标签之间的损失值来评估模型的准确性。
以上是使用Pytorch进行波士顿房价预测线性回归的基本步骤。你可以按照这些步骤编写代码,并参考引用和引用的代码示例来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习 神经网络(4)线性回归-Pytorch实现房价预测](https://blog.csdn.net/Leytton/article/details/127561477)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pytorch搭建CNN+LSTM+Attention网络实现行车速度预测项目代码加数据](https://download.csdn.net/download/2301_79009758/88247134)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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