TPOT自动生成机器学习模型与参数设置--回归分析实例
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前两篇博客内容主要介绍了在anacoda环境下安装tpot库的过程以及如何利用tpot进行分类任务的实践，本文将重点探讨如何应用tpot实现回归分析的相关示例。
使用TPOT自动选择scikit-learn机器学习模型和参数--分类示例
实验所使用的运行环境为win10操作系统，结合pycharm开发工具与anacoda平台。所采用的数据集为sklearn库中内置的波士顿房价数据集。
代码部分如下：
'''
回归，预测波士顿房价
'''
from tpot import TPOTRegressor
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
housing = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(housi全部评论 (0)
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