文件名称：波士顿房屋价格预测使用回归：用于波士顿房屋价格预测的机器学习网络应用
文件大小：962KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 09:40:38
python flask machine-learning numpy linear-regression
波士顿房屋价格预测使用回归 这是一个使用波士顿住房数据集的预测房价的应用机器学习项目。 文件夹“笔记本”包含文件linearRegression.ipynb，pymachineproject.ipynb，RandomForrestRegressor.ipynb。 这些Jupyter Notebook文件包含预处理后在波士顿房屋数据集上分别用于训练，评估和最终测试机器学习模型“线性回归”，“ XGBoost回归”，“ Randomforrest回归”所需的全部代码。 File app.py包含用于运行最终模型（“ XGBoost回归”）的Web API的代码，该代码在模型评估后选择。 运行Web API所需的软件包： 烧瓶。 xgboost。 大熊猫。 joblib。 麻木 运行网络应用程序： 下载存储库中的所有文件，并将这些文件（'app.py'，'templates'
【文件预览】：
Boston-House-price-prediction-using-regression-master
----app.py(966B)
----requirements.txt(104B)
----Procfile(22B)
----README.md(1KB)
----Xgb.pkl(216KB)
----templates()
--------home.html(1KB)
----Notebooks()
--------RandomForrestRegressor.ipynb(469KB)
--------pymachineproject.ipynb(470KB)
--------linearRegression.ipynb(331KB)
----static()
--------style.css(6KB)