【Python机器学习】零基础掌握BayesianRidge贝叶斯回归
如何准确预测房价？
在现实生活中，购买房产可能是最大的一笔投资。因此，准确预测房价变得尤为重要。通常，房价受到多个因素的影响，包括地段、房龄、房屋面积等。但如何综合这些因素来做出准确预测呢？
这里介绍一种机器学习算法：贝叶斯岭回归（Bayesian Ridge Regression），它能够基于多个变量准确预测房价。
假设有以下房屋数据，包括地段（1=市中心，0=郊区）、房龄、房屋面积和价格：
| 地段 | 房龄（年） | 房屋面积（平方米） | 价格（万元） |
|---|---|---|---|
| 1 | 5 | 80 | 500 |
| 1 | 10 | 90 | 550 |
| 0 | 3 | 70 | 350 |
| 0 | 8 | 75 | 400 |
| 1 | 2 | 85 | 520 |
| … | … | … | … |
使用贝叶斯岭回归模型，通过地段、房龄和房屋面积这三个因素来预测房价。通过贝叶斯岭回归模型能够帮助准确预测房价，为购房决策提供有力支持。
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