【Python机器学习】零基础掌握VotingRegressor集成学习
如何更准确地预测房价？
想象一下，你是一名房地产分析师，你的任务是预测一个小区的未来房价。这看似简单，但实际上，房价受到多种因素的影响，如地理位置、房屋面积、周围设施等。你可能会使用线性回归模型来进行预测，但是你会发现，尽管模型的准确性还可以，但还是存在一定的误差。
一个更好的方法是使用多个模型进行预测，并将它们的预测结果进行平均或加权平均，以获得更准确的预测结果。这就是VotingRegressor算法能够解决的问题。
实际生活中的问题是如何更准确地预测房价。通常，一个模型（如线性回归）可能不足以准确预测房价，因为它可能没有考虑到所有影响房价的因素。解决思路是使用多个不同的模型（如线性回归、随机森林和K近邻）进行预测，然后使用VotingRegressor算法将这些预测结果进行组合，以获得更准确的预测。
假设有以下6个房屋样本，每个样本有两个特征（面积和距离市中心的距离）：
| 面积（平方米） | 距离市中心的距离（km） | 实际房价（万元） |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 2 |
| 2 | 4 | 6 |
| 3 | 9 | 12 |
| 4 | 16 | 20 |
| 5 | 25 | 30 |
| 6 | 36 | 42 |
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