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创建网站的流程是什么,服装企业 北京 网站建设,网站项目怎么做计划,wordpress+Apache升级最新案例动态#xff0c;请查阅【案例共创】从0开始使用华为云开发者空间搭建房价预测模型。小伙伴们快来领取华为开发者空间进行实操吧#xff01; 本案例由#xff1a;梅科尔工作室提供 1 概述 1.1 案例介绍 华为云开发者空间#xff0c;华为云为每个新生态开发者免费…最新案例动态请查阅【案例共创】从0开始使用华为云开发者空间搭建房价预测模型。小伙伴们快来领取华为开发者空间进行实操吧本案例由梅科尔工作室提供1 概述1.1 案例介绍华为云开发者空间华为云为每个新生态开发者免费提供一台云主机每位开发者每年可享有数百小时的使用时长。云主机预集成CodeArts IDE、代码仓及JDK、Python等运行时插件解决本地开发环境中配置复杂、稳定性不足和依赖等问题为开发者提供性能强大、安全、稳定、高效的开发环境。官方文档图解开发者空间-平台概述-开发者空间 Developer Space本案例为从0开始使用华为云开发者空间搭建房价预测模型并借助开发者空间云主机提供的免费CodeArts IDE for Python编辑器进行代码编写。通过实际操作让大家深入了解如何使用华为云开发者空间从0开始搭建一个房价预测模型也可以使开发者更深入的了解开发者空间和CodeArts IDE的功能。1.2 适用对象个人开发者高校学生1.3 案例时间本案例总时长预计30分钟。1.4 案例流程说明配置开发者空间环境打开IDE搭建房价预测模型。1.5 资源总览本案例预计花费总计0元。| 开发者空间 | 2vCPUs | 4GB X86 |Ubuntu 22.04 Server定制版 |2 开发者空间配置和Python工程创建2.1 登录华为云开发者空间浏览器输入以下地址https://developer.huaweicloud.com/space/devportal/desktop2.2 环境配置如果开发者使用Python集成环境需要在‘’使⽤说明‘’⸺‘’配置信息‘’当中选择CPU架构为X86操作系统为‘’Ubuntu‘’公共镜像选择为‘’Ubuntu 22.04 server定制版‘’。注意如果云主机正在运行需要先重置等云主机关机后再进行环境配置。点击‘’进入桌面‘’进入到云主机桌面中2.3 打开Python集成开发环境打开IDE后选择新建工程然后按照下图进行环境配置注名称可以自定义配置完成后点击创建。这样一个全新的Python工程就创建好啦3 房价预测模型创建3.1 项目介绍本项目旨在通过线性回归模型预测房屋总价。具体来说我们将使用房屋面积作为自变量总价作为因变量通过线性回归模型来预测房屋总价并评估模型的性能。3.2 代码分析导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_scorenumpy用于数值计算matplotlib.pyplot用于数据可视化sklearn.linear_model.LinearRegression用于创建线性回归模型sklearn.model_selection.train_test_split用于划分训练集和测试集sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score用于评估模型性能。注意首次运行会出现报错因为编译器里没有项目所需的一些依赖要进行配置打开终端输入对应依赖包以本项目为例pipinstallnumpy pipinstallmatplotlib pipinstallscikit-learn# 安装后可查看安装结果#在终端继续输⼊pip list|grepnumpy#终端打印出numpy2.2.2#即为安装成功pip list|grepmatplotlib#终端打印出matplotlib3.10.0#即为安装成功pip list|grepscikit-learn#终端打印出scikit-learn1.6.1#即为安装成功生成模拟数据np.random.seed(0)# 设置随机种⼦以保证结果可复现# ⽣成房屋⾯积平⽅⽶areasnp.random.uniform(50,200,100)# ⽣成100个⾯积范围在50到200平⽅⽶之间# ⽣成单位⾯积的价格元/平⽅⽶unit_pricesnp.random.uniform(10000,30000,100)# ⽣成100个单位⾯积价格范围在10000到30000元/平⽅⽶之间# 计算总价total_pricesareas*unit_prices# 将数据转换为⼆维数组scikit-learn需要⼆维输⼊Xareas.reshape(-1,1)# ⾃变量⾯积ytotal_prices# 因变量总价使用Np.random.uniform生成房屋面积和单位面积价格的随机数据计算房屋总价将自变量areas转换为二维数组以满足scikit-learn的输入要求。划分训练集和测试X_train,X_test,y_train,y_testtrain_test_split(x,y,test_size0.2,random_state42)使用train_test_split将数据划分为训练集和测试集测试集占总数据的20%创建并训练线性回归模型modelLinearRegression()model.fit(X_train,y_train)创建LinearRegression模型使用训练集数据训练模型预测测试集y_predmodel.predict(X_test)评估模型msemean_squared_error(y_test,y_pred)r2r2_score(y_test,y_pred)print(f均⽅误差 (MSE):{mse:.2f})print(f决定系数 (R^2):{r2:.2f})使用均方误差MSE和决定系数R^2评估模型性能。打印评估结果可视化结果#可视化结果plt.figure(figsize(10,6))plt.scatter(X_test,y_test,colorblue,labelreal,alpha0.6)plt.plot(X_test,y_pred,colorred,linewidth2,labelreveiew)plt.xlabel(m\*m,fontsize12)plt.ylabel(RMB,fontsize12)plt.title(relationship,fontsize14)plt.legend(fontsize10)plt.grid(True)#保存图像plt.savefig(example_plot.png)print(图像已保存为 example_plot.png)# 显⽰图像plt.show()使用matplotlib.pyplot绘制散点图和预测线保存图像并显示。项目结果均方误差MSE衡量预测值与真实值之间的平均误差平方决定系数R^2衡量模型对数据拟合程度值越接近1表示拟合效果越好可视化图像展示了测试集的真实值和预测值之间的关系。项目意义本项目通过线性回归模型预测房屋总价展示了如何使用scikit-learn进行数据预处理、模型训练、预测和评估以及如何使用matplotlib进行数据可视化。这为初学者提供了一个完成的机器学习项目示例。运行结果至此从0开始使用华为云开发者空间搭建房价预测实验完成。