机器学习实例,根据KNN算法的房价猜测实例剖析

机器学习实例有许多，以下是其间的一些：

1. 图画辨认：经过机器学习算法对图画进行分类、辨认和标示。例如，在智能手机上运用面部辨认技能来解锁设备。

2. 自然语言处理：运用机器学习算法对文本进行剖析、了解和生成。例如，智能帮手能够了解用户的语音指令并做出相应的答复。

3. 引荐体系：经过剖析用户的前史行为和偏好，向用户引荐他们或许感兴趣的产品、电影、音乐等。例如，电商平台上的产品引荐。

4. 金融猜测：运用机器学习算法对金融市场的数据进行猜测和剖析。例如，猜测股票价格走势、信誉评分等。

5. 医疗确诊：运用机器学习算法对医学印象进行剖析，辅佐医师进行疾病确诊。例如，经过剖析X光片、CT扫描等印象数据来检测肿瘤。

6. 语音辨认：运用机器学习算法对语音信号进行处理和剖析，完结语音到文本的转化。例如，智能语音帮手能够了解用户的语音指令并做出相应的答复。

7. 自主驾驭：运用机器学习算法对传感器数据进行处理和剖析，完结自动驾驭车辆的安全行进。例如，经过剖析摄像头、雷达等传感器的数据来辨认路途、障碍物和交通信号。

8. 游戏AI：运用机器学习算法对游戏环境进行剖析，完结游戏人物的智能行为。例如，在电子游戏中，运用机器学习算法让游戏人物能够自主学习并习惯不同的游戏环境。

这些仅仅机器学习运用的一些实例，实际上机器学习现已广泛运用于各个范畴，为咱们的日子带来了许多便当和改进。

根据KNN算法的房价猜测实例剖析

跟着大数据年代的到来，机器学习在各个范畴得到了广泛运用。本文将结合KNN算法，经过一个房价猜测的实例，展现机器学习在实际问题中的运用进程。

房价猜测是机器学习在房地产范畴的典型运用。经过对前史房价数据的剖析，猜测未来某个区域的房价走势，关于房地产企业、投资者以及政府决议计划具有重要意义。本文将运用KNN算法进行房价猜测，并经过实例剖析展现其运用进程。

二、KNN算法简介

三、数据预处理

在进行房价猜测之前，需求对数据进行预处理，包含数据清洗、特征挑选、数据标准化等过程。

数据清洗：删去缺失值、异常值等不完整或过错的数据。

特征挑选：挑选对房价猜测有重要影响的相关特征，如房子面积、楼层、地段等。

数据标准化：将不同特征的数据进行标准化处理，使其具有相同的量纲，便于核算间隔。

四、KNN算法完结

在完结数据预处理后，咱们能够运用Python的scikit-learn库完结KNN算法。

```python

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

加载数据

data = pd.read_csv('house_price_data.csv')

特征挑选

X = data[['area', 'floor', 'location']]

y = data['price']

数据标准化

scaler = StandardScaler()

X_scaled = scaler.fit_transform(X)

区分练习集和测验集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

创立KNN模型

knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

练习模型

knn.fit(X_train, y_train)

猜测测验集

y_pred = knn.predict(X_test)

五、模型评价

在完结模型练习后，咱们需求对模型进行评价，以判别其猜测作用。

```python

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

核算猜测差错

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print(\