波士顿房价预测：机器学习模型与数据分析

"这篇报告是关于使用机器学习技术进行波士顿房价预测的项目，主要涉及线性拟合、Lasso回归和GradientBoosting模型。报告由韩宝坤及其团队完成，旨在通过分析多种因素来预测房价。" 在这个机器学习项目中，学生们使用了波士顿房价数据集，这是一个经典的数据集，包含了506个样本，每个样本有13个特征，用于预测房屋的中位价值（MEDV）。这个数据集源于经济学杂志，经过多次更新，具有广泛的研究价值。 项目的核心技术部分介绍了三种不同的机器学习算法： 1.1.1 线性拟合模型 线性拟合是一种基础的统计方法，用于建立输入变量（x）与输出变量（y）之间的线性关系。在预测房价时，线性模型假设房价与各个特征之间存在线性关系，通过最小二乘法来估计模型参数，以最小化预测值与实际值之间的残差平方和。 1.1.2 Lasso回归模型 Lasso回归是线性回归的一个变种，它引入了L1正则化，可以实现特征选择。L1正则化会使得某些不重要的特征的系数变为0，从而达到特征稀疏化的效果，有利于理解哪些特征对房价影响最大。 1.1.3 GradientBoosting（梯度提升）模型 梯度提升是一种集成学习方法，通过迭代地添加弱预测器来构建强预测模型。每个弱预测器针对前一轮预测的残差进行训练，逐步提高整体预测性能。在房价预测中，GradientBoosting能有效捕捉特征间的复杂交互作用，提升预测精度。 报告中还涉及到数据探索、数据预处理、特征选择和模型评估等步骤： 2. 数据探索包括特征值分析和描述性统计分析，帮助理解数据分布和各特征间的关系。 3. 数据预处理涉及查看数据缺失值情况、数据分割和数据归一化，确保模型训练的稳定性和准确性。 4. 特征选择通过相关性分析和特征值选取，找出对房价影响显著的特征。 5. 建立模型时，团队不仅尝试了线性拟合模型，还比较了Lasso回归和GradientBoosting模型，通过模型评估选择最佳模型。 整个项目的目标是深入理解影响波士顿地区房价的多种因素，包括经济性和非经济性因素，并运用机器学习技术构建预测模型。最后，通过对不同模型的对比实验分析和结果评估，得出最优模型，并进行结论总结，为实际应用提供参考。参考文献部分则列出了相关的学术资源，供进一步研究。