波士顿房价预测MEAD

很抱歉，我认为您可能有一个误解。在波士顿房价预测中，没有一个叫作 "MEAD" 的指标。在机器学习中，通常使用均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）来评估模型的性能。

在上面的代码示例中，我们计算了预测结果的均方根误差（RMSE）。如果您希望计算平均绝对误差（MAE），您可以使用scikit-learn中的mean_absolute_error函数来替代mean_squared_error函数。以下是计算MAE的代码示例：

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# 计算平均绝对误差（MAE）
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
print("MAE:", mae)

请注意，不同的评估指标适用于不同的情况。RMSE更加关注较大误差的影响，而MAE更加平衡地考虑了所有误差。根据您的具体需求，您可以选择适合您问题的评估指标。

相关问题

Nelder-Mead

Nelder-Mead是一种无约束优化算法，常用于求解非线性问题。其基本思想是通过不断迭代，逐步接近函数的最小值点。Nelder-Mead算法主要由三个基本操作组成：反射、扩展和收缩。其中反射操作是将最差的顶点向中心对称，得到一个新的试探点；扩展操作是将反射点沿着反射方向延申，得到一个更加远离中心的试探点；收缩操作是将最差的顶点向中心收缩，得到一个更加接近中心的试探点。通过这三种基本操作，Nelder-Mead算法不断更新试探点，从而得到函数的最小值点。

以下是一个简单的Nelder-Mead算法的Python实现[^1]：

import numpy as np

def f(x):
    # 定义目标函数
    return x**2 + x**2

def nelder_mead(f, x0, alpha=1, gamma=2, rho=0.5, sigma=0.5, tol=1e-6):
    # 定义算法的参数
    n = len(x0)
    simplex = np.zeros((n+1, n))
    simplex = np.array(x0)
    for i in range(n):
        v = list(x0)
        v[i] = v[i] + 1
        simplex[i+1] = np.array(v)
    fx = [f(x) for x in simplex]
    iter = 0
    while True:
        # 排序，找到当前最优和最劣的点
        idx = np.argsort(fx)
        best, worst = idx, idx[-1]
        x_best, x_worst = simplex[best], simplex[worst]
        if np.linalg.norm(x_worst - x_best) < tol:
            break
        # 计算中心点
        x_center = np.mean(simplex[idx[:-1]], axis=0)
        # 反射操作
        x_reflect = x_center + alpha*(x_center - x_worst)
        f_reflect = f(x_reflect)
        if fx[best] <= f_reflect < fx[-2]:
            # 替换最劣的点
            simplex[worst] = x_reflect
            fx[worst] = f_reflect
        elif f_reflect < fx[best]:
            # 扩展操作
            x_expand = x_center + gamma*(x_reflect - x_center)
            f_expand = f(x_expand)
            if f_expand < f_reflect:
                # 替换最劣的点
                simplex[worst] = x_expand
                fx[worst] = f_expand
            else:
                # 替换最劣的点
                simplex[worst] = x_reflect
                fx[worst] = f_reflect
        else:
            # 收缩操作
            x_contract = x_center + rho*(x_worst - x_center)
            f_contract = f(x_contract)
            if f_contract < fx[-1]:
                # 替换最劣的点
                simplex[worst] = x_contract
                fx[worst] = f_contract
            else:
                # 缩小操作
                x_2nd = simplex[best] + sigma*(x_worst - simplex[best])
                simplex[1:-1] = 0.5*(simplex[1:-1] + simplex[best])
                fx = [f(x) for x in simplex]
        iter += 1
    return simplex[best], fx[best]

# 示例
x0 = [1, 2]
x_min, f_min = nelder_mead(f, x0)
print("最小值点：", x_min)
print("最小值：", f_min)

Nelder-Mead python

Nelder-Mead算法是一种优化算法，用于求解无约束优化问题。它是一种直接搜索方法，不需要求解目标函数的梯度信息。在Python中，可以使用SciPy库中的optimize模块来实现Nelder-Mead算法。

下面是一个使用Nelder-Mead算法求解优化问题的示例代码：

from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    return (x[0]-1)**2 + (x[1]-2.5)**2

# 初始猜测值
x0 = [0, 0]

# 使用Nelder-Mead算法进行优化
result = minimize(objective, x0, method='Nelder-Mead')

# 输出优化结果
print(result)

在上述代码中，首先定义了一个目标函数`objective`，然后使用`minimize`函数来调用Nelder-Mead算法进行优化。`x0`是初始猜测值，`method='Nelder-Mead'`表示使用Nelder-Mead算法进行优化。最后，打印出优化结果。

需要注意的是，Nelder-Mead算法可能会收敛到局部最优解，而不是全局最优解。因此，在使用Nelder-Mead算法时，需要根据具体问题进行调参和多次运行以获得更好的结果。