機械学習

ボストン市の住宅価格を線形回帰で予測する

教師あり学習である回帰を利用して実際のデータを予測しましょう。

データの意味は以下の表に書いてあります。

引用:https://pythondatascience.plavox.info/scikit-learn/scikit-learn%E3%81%AB%E4%BB%98%E5%B1%9E%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88

coefficient a = 9.311328
intercept b = -35.994349

RMSE train : 6.492892

RMSE train : 6.858064

価格は1000ドル単位なので、約7000ドルほど誤差があるようです。

今回は部屋の数のみ考慮しましたが、他の変数も考慮すれば、精度が向上する可能性はあるでしょう。