房价预测分析
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案例介绍
一、导入或接入房价历史数据
二、建立房价分析训练模型
分布方式有三种泊松分布、二项式分布、高斯分布
二项式分布：就是只有两个可能结果的分布
泊松分布：离散分布，例如医院在一天内接到的紧急电话的数量、某个地区在一天内报告的失窃的数量
高斯分布：连续的概率分布
配置自变量和因变量，生成模型
三、建立房价训练评估模型
四、通过看板，观察模型的准确性
通过看板，可以看出实际值与预测值的曲线，拟合度还是比较高的。
五、导入或接入待预测的房价数据
六、建立房价预测模型
将待预测数据与房价训练模型进行计算，得出房价预测值。
二、建立房价分析训练模型
分布方式有三种泊松分布、二项式分布、高斯分布
二项式分布：就是只有两个可能结果的分布
泊松分布：离散分布，例如医院在一天内接到的紧急电话的数量、某个地区在一天内报告的失窃的数量
高斯分布：连续的概率分布
配置自变量和因变量，生成模型
三、建立房价训练评估模型
四、通过看板，观察模型的准确性
通过看板，可以看出实际值与预测值的曲线，拟合度还是比较高的。
五、导入或接入待预测的房价数据
六、建立房价预测模型
将待预测数据与房价训练模型进行计算，得出房价预测值。
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一、导入或接入房价历史数据
二、建立房价分析训练模型
分布方式有三种泊松分布、二项式分布、高斯分布
二项式分布：就是只有两个可能结果的分布
泊松分布：离散分布，例如医院在一天内接到的紧急电话的数量、某个地区在一天内报告的失窃的数量
高斯分布：连续的概率分布
配置自变量和因变量，生成模型
三、建立房价训练评估模型
四、通过看板，观察模型的准确性
通过看板，可以看出实际值与预测值的曲线，拟合度还是比较高的。
五、导入或接入待预测的房价数据
六、建立房价预测模型
将待预测数据与房价训练模型进行计算，得出房价预测值。
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