卧室数. 浴室数. 平方米数 3 两个. 2000 两个.
根据输入特征,生成一个准确预测某个房子是否昂贵的分类器.
为了生成分类器,我们需要知道预测的分类标签 - - 这里,房子是否贵.为了做到这一点,我们需要训练数据,并使用标签指示样本数据集中的哪些房子是贵的,哪些不是贵的.一旦我们拥有这一数据,我们就可以使用各种机器学习算法,如物流回归,决策树或支持向量机来训练分类器.输入数据应该在被输入到分类器中之前进行预处理.预处理步骤可能包括将分类数据转换为数值,缩放或规范数值数据,处理缺失值等其他步骤.例如,假设我们有训练标签表明输入中的前两个房子是不贵的,最后两个房子是昂贵的.下面是数据分类器的实践,以Python的物流回归算法进行预测: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克特点: 克点: 克点: 克点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点: 点:  点: 点:                                                                                            