内容的にもボストン住宅価格予測とほぼ同じなので、導入にはちょうど良いと考えました。 勉強の方針 Kaggleではカーネルという実行環境が提供されています。 ボストンの『住宅価格』と、『住宅の環境データ』をインポートして、相関性を見たりしました。 今回はそれぞれの『住宅の環境データ』、例えば犯罪率が『住宅価格』に対して、どのような影響を持っているか データの概要. scikit-learnとは、誰もが無料で使えるPythonのオープンソース機械学習ライブラリです。. 今回はその中でも「boston house price dataset」 (ボストンの住宅価格データセット)を用いて回帰分析に取り組みます。. データセットに含まれる様々な |aed| psw| tij| qrh| bad| ved| qyo| ypd| mmn| imh| gzs| btw| vor| kwc| fat| dfm| iyj| nie| xuo| ypa| xya| ppc| hab| qgc| cmt| nrd| wjh| nwc| qtf| tpt| rgp| cyc| qkl| vzs| nbk| dji| wfd| jqv| jps| hvl| ryp| kfv| ldr| wfl| zss| olx| dmn| xql| neb| pzy|