Hi,

Я написал код для линейной регрессии с несколькими функциями в октаве и протестировал набор данных в реальном времени. Пожалуйста, найдите набор данных по приведенной ниже ссылке Github:



karshan77/ML_Practice
Внесите свой вклад в разработку karshan77/ML_Practice, создав учетную запись на GitHub.github.com



#{
Автор: Шанкар Мутусами
Дата создания: 18 марта 2019 г.

1. Я использовал образец набора данных для прогнозирования цен на жилье
2. Мы собираюсь использовать линейную регрессию с несколькими функциями
3. Я взял первые 500 данных для обучения модели
4. Затем я использую 501-е данные в качестве тестовых данных и перепроверяю с фактическими данными, соответствуют ли они наша модель обучения предсказывает правильно или нет
#}

# Вызовите 'pkg load io' перед запуском программы
[An, Tn, Ra, limit] = xlsread("~/ML/ML Practice/dataset/HousePrices_HalfMil.csv", "HousePrices_HalfMil", "A2:P500 ”);

X = [An(:,1) An(:,2) An(:,3) An(:,4) An(:,5) An(:,6) An(:,7) An(:,8) An(:,9) An(:,10) An(:,11) An(:,12) An(:,13) An(:,14) An(:,15)];

one_vector = one(size(X), 1);
_X = horzcat(ones_vector, X);

Y = [An(:,16)];

Theta = pinv(_X’ * _X) * (_X’ * Y);

# Мы берем тестовые данные для перекрестной проверки поведения нашей обученной модели
testData = [1 2 1 0 2 0 1 0 0 2 0 1 1 0 0 0];
hyp = testData * Theta;
дисп(гип);

#{
1. 30050, это наши 501-е данные в наборе данных
2. Если мы запустим приведенный выше код, наша обученная модель будет точно предсказывать цену
#}

Спасибо.