波士顿房价预测pytorch 梯度下降

在这个项目中，我们主要讨论了使用PyTorch进行波士顿房价预测的相关方面。我们给定了81个特征来描述房子、面积、土地、基础设施和公共设施等。这个数据集具有分类和连续特征的良好组合，并且没有潜在的红线或数据输入问题。我们采用了梯度下降的方法来训练模型。

在训练过程中，我们使用了验证损失停止下降之前的及时停止策略。这样可以避免在回归问题中出现只对某个特定范围的预测效果好的情况，而其他范围的预测效果较差。为了评估模型的性能，我们可以对目标变量进行排序和分桶，并将预测结果与之对比绘制，以便了解模型在整个房价范围内的表现。

实际上，通过这个项目中的方法，我们得到的模型在整个房价范围内的预测非常接近。根据我们的评估，模型的Spearman秩相关系数约为93%，具有非常高的准确性。这表明这个模型在预测波士顿房价方面具有很高的性能和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用Pytorch搭建一个房价预测模型](https://blog.csdn.net/zxb_1222/article/details/129756586)[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: 100%"]
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