波士顿房价预测正则化

在波士顿房价预测中，正则化是一种用于控制模型复杂度的技术。正则化力度越大，权重系数越小；正则化力度越小，权重系数越大。\[2\]在线性回归中，可以使用岭回归来进行正则化。岭回归通过引入一个正则化项来限制模型的复杂度，从而避免过拟合。\[2\]

在代码中，可以使用RidgeCV类来进行岭回归。RidgeCV类可以自动选择最优的正则化参数alpha。\[2\]在训练过程中，可以使用fit方法来拟合模型，然后使用predict方法来进行预测。\[2\]最后，可以使用mean_squared_error函数来评估模型的性能，均方误差越小，模型的预测结果越准确。\[2\]

总结来说，波士顿房价预测中的正则化是一种控制模型复杂度的技术，可以使用岭回归来实现。通过调整正则化力度，可以控制模型的权重系数大小，从而提高模型的泛化能力。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [波士顿房价预测](https://blog.csdn.net/weixin_42475060/article/details/126233840)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [人工智能-线性回归2--房价预测、欠拟合过拟合、正则化、模型保存加载](https://blog.csdn.net/Sun123234/article/details/127838683)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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