题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

调用 sklearn 中的线性回归模型,并通过波斯顿房价数据集中房价的13种属性与目标房价对线性回归模型进行训练,并对模型的性能和预测能力进行测试。 数据集介绍 波斯顿房价数据集共有506条波斯顿房价的数据,每条数据包括对指定房屋的13项数值型特征和目标房价组成。用数据集的80%作为训练集,数据集的20%作为测试集,训练集和测试集中都包括特征和目标房价。

答案
LinearRegression
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第1题

请使用七种回归方法:线性回归、岭回归、Lasso回归、ElasticNet回归、XGBoost回归、Voting回归、Stacking回归,在波士顿房价数据集上建模,根据均方根误差或决定系数对模型做出评价。 在作业截止时间之前,提交完整的可运行NoteBook程序文档,文档中有详略得当的注释。 (波士顿房价数据集请参见作业附件)
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第2题

简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的
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第3题

简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。
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第4题

简单线性回归模型与多元线性回归模型的四条经典假定是完全相同。
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第5题

简单线性回归模型与多元线性回归模型的四条经典假定是完全相同。
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第6题

简单线性回归模型与多元线性回归模型的四条经典假定是完全相同。
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第7题

2.关于一元线性回归分析的说法正确的是()。

A.只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型。

B.一般认为,在不考虑系统演化的尺度范围的情况下,样本数越大,数据序列越长,回归模型就越可靠。

C.在各种回归分析中,一元线性回归分析是整个回归分析的基础。

D.为了得到尽可能准确的模型参数,需要借助于最小二乘法,将所有的数据都用上。

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第8题

线性回归模型中的“线性”是指回归参数与被解释变量之间存在线性关系。
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第9题

在线性回归模型中,当解释变量出现虚拟变量,用EViews进行回归分析,与普通的定量数据做回归分析略有不同。
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