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如何更準確地預(yù)測房價？
想象一下，你是一名房地產(chǎn)分析師，你的任務(wù)是預(yù)測一個小區(qū)的未來房價。這看似簡單，但實際上，房價受到多種因素的影響，如地理位置、房屋面積、周圍設(shè)施等。你可能會使用線性回歸模型來進行預(yù)測，但是你會發(fā)現(xiàn)，盡管模型的準確性還可以，但還是存在一定的誤差。
一個更好的方法是使用多個模型進行預(yù)測，并將它們的預(yù)測結(jié)果進行平均或加權(quán)平均，以獲得更準確的預(yù)測結(jié)果。這就是VotingRegressor算法能夠解決的問題。
實際生活中的問題是如何更準確地預(yù)測房價。通常，一個模型（如線性回歸）可能不足以準確預(yù)測房價，因為它可能沒有考慮到所有影響房價的因素。解決思路是使用多個不同的模型（如線性回歸、隨機森林和K近鄰）進行預(yù)測，然后使用VotingRegressor算法將這些預(yù)測結(jié)果進行組合，以獲得更準確的預(yù)測。
假設(shè)有以下6個房屋樣本，每個樣本有兩個特征（面積和距離市中心的距離）：
| 面積（平方米） | 距離市中心的距離（km） | 實際房價（萬元） |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 2 |
| 2 | 4 | 6 |
| 3 | 9 | 12 |
| 4 | 16 | 20 |
| 5 | 25 | 30 |
| 6 | 36 | 42 |
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