人工智能和机器学习中有一类问题为回归问题,对于回归问题的解决,常见的机器学习模型有基本的线性回归模型,岭回归模型,Lasso回归模型,神经网络模型等。不同的模型在不同的问题中具有不同的效果。对于若干回归问题中,房价预测是一个典型的问题,其目的主要是根据房屋的一些特征,去预测房屋的价格。本文根据Kaggle数据竞赛平台的"美国爱荷华州埃姆斯市房价数据集",对该数据集分别应用了线性回归,岭回归,Lasso回归,来预测埃姆斯市的房价。并对结果进行了相应的分析。
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