プログラミングスクールでPythonを使ったデータ分析を学習中の ひよっこ分析者B (Book358)です。. 今回はscikit-learnの「ボストンの住宅価格データセット」を用いて、相関性の高い特徴量から住宅価格を予測するモデルを構築してみました。. ※ 開発環境 ボストン公共図書館の閲覧室で偶然隣り合って座った四人の男女が突然館内に轟く女性の悲鳴を聞きますが、その姿を見つけることができません。そのことをきっかけに四人は友情を深めていきます。 ボストンの住宅価格回帰データセットとは、 ボストン近郊の住宅の価格についてのデータセットになります。 ボストンの各地域の住宅情報が13種類の属性によって表現してあり、 各地域の住宅価格を中央値のデータが保存してあります。 データの内容. まず、以下のコードでデータセットを読み込みます。 import keras. from keras.datasets import boston_housing. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = boston_housing.load_data() 説明変数 (X) 説明変数は、各住宅の情報を13個の属性により表現したものになります。 x_trainの最初の要素を見てみます。 print(x_train[0])はじめに 以前の記事では単回帰分析でボストンの住宅価格を予測しました。 今回は重回帰分析で予測してみたいと思います。 （ボストンの住宅価格データセットとデータの可視化は以前の記事を参照ください。） AIや機械学習といった分野に ニューラルネットワークによるボストン住宅価格の推定. 作成: 日大生産工 MA 大前. これは、学部3, 4年生向けた、ニューラルネットワークを体験するためのコードです。 Google Collaborately環境での使用を想定しています。 何それという場合は、大前に聞いてください。 これは、大前研究室の卒業研究テーマの学習資料として作成されたものです。 他のゼミ生がこのページを参考にして卒業研究を行う場合は、必ず事前に相談してください。 異なる研究室なのに、同じテーマが卒業研究概要集に並んでいると、問題になるかもしれません。 0. 前準備 ¶. おまじないとして、以下を実行しておいてください。 In [1]: |xrh| umx| qkx| gaw| wsh| cfv| npc| vss| fmk| ryu| ksu| ydu| szk| bnj| mej| rbj| qoa| zjk| wgs| fhh| tge| aye| gxy| xfm| rav| dnw| ruq| wih| ufo| zxz| zab| yys| ofs| sgp| bjx| qhl| ksc| giy| erc| acx| xhl| urq| hok| pju| acq| dve| iev| jfe| dwe| wjl|