【Python机器学习】零基础掌握GradientBoostingRegressor集成学习

如何精准预测房价？

当人们提到房价预测时，很多人可能会想到房地产经纪人或专业的评估师。但是，有没有一种更科学、更精确的方法来预测房价呢？答案是有的，这就要用到机器学习中的一种算法——梯度提升回归（Gradient Boosting Regressor）。

假设现在有一组房屋数据，包括房屋面积、楼层、距离市中心的距离和建造年份等信息。目标是通过这些信息来精准预测房屋的销售价格。

面积（平方米）	楼层	距离市中心（km）	建造年份	销售价格（万元）
90	2	5	2005	300
110	3	3	2010	400
80	1	7	2000	250
120	4	2	2015	450
100	2	4	2008	350
…	…	…	…	…

对于这样的问题，梯度提升回归是一个很好的选择。它可以在多个弱预测模型的基础上，逐步构建一个强预测模型，从而更精准地预测房价。

梯度提升回归是一种集成学习方法，它结合了多个弱预测模型，通过逐步优化，构建一个强大的预测模型。它不仅用于房价