回归预测分析(RANSAC、多项式回归、残差图、随机森林)

在本篇文章中，主要是介绍利用波士顿房价数据来掌握回归预测分析的一些方法。通过本篇文章你可以学习到：

1、可视化数据集的重要特征
2、估计回归模型的系数
3、使用RANSAC拟合高鲁棒性回归模型
4、如何来评价回归模型
5、多项式回归
6、决策树回归
7、随机森林回归

数据集下载地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data

数据特征说明：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.names

掌握数据的基本情况

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#设置seaborn的风格
sns.set(style="whitegrid",context="notebook")

if __name__ == "__main__":