数据介绍给定的这些特征，是专家们得出的影响房价的结果属性。我们此阶段不需要自己去探究特征是否有用，只需要使用这些特征。到后面量化很多特征需要我们自己去寻找。

solver损失函数优化方法训练速度:liblinear 对小数据集场景训练速度更快，sag 和 saga 对大数据集更快一些。newton-cg、lbfgs、sag、saga 支持 L2 正则化或者没有正则化2liblinear 和 saga 支持 L1 正则化penalty:正则化的种类，l1 或者 l2C:正则化力度默认将类别数量少的当做正例流失用户指的使用过产品因为某些原因不再使用该产品。

决策树是什么？决策树是一种树形结构，树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果决策树的建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。2.决策树生成：根据选择的特征生成决策树。3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合。Cart模型是一种决策树模型，它即可以用于分类，也可以用于回归。与ID3、C4.5等算法不同，CART在分类任务中使用基

Adaptive Boosting(自适应提升)基于 Boosting思想实现的一种集成学习算法，核心思想是通过逐步提高那些被前一步分类错误的样本的权重来训练一个强分类器。弱分类器的性能比随机猜测强就行，即可构造出一个非常准确的强分类器。训练时，样本具有权重，并且在训练过程中动态调整。被分错的样本的样本会加大权重，算法更加关注难分的样本。（观察下图）（1）不同的训练集—>调整样本权重（2）“关注”

一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。参数:n_clusters:开始的聚类中心数量整型，缺省值=8，生成的聚类数，即产生的质心（centroids）数。方法:计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别,相当于先调用fit(x),然后

朴素贝叶斯分类alpha：拉普拉斯平滑系数。

张量是PyTorch中的核心数据抽象PyTorch中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵，与NumPy数组类似。PyTorch中，张量以"类"的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法（数值计算、矩阵操作、自动求导）被封装在类中。多个二维张量组成三维张量多个三维张量组成四维张量多个四维张量组成五维张量。

人工神经网络（Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。它由多个互相连接的人工神经元（也称为节点）构成，可以用于处理和学习复杂的数据模式，尤其适合解决非线性问题。人工神经网络是机器学习中的一个重要模型，尤其在深度学习领域中得到了广泛应用。人脑可以看做是一个生物神经网络，由众多的神经元连接而成。各个神经元

（Deep Learning）是机器学习的分支，是一种以的算法。深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。深度学习核心思想是，擅长处理高维数据，如图像、语音和文本。

x:要显示的刻度值y:要显示的刻度值# 增加以下两行代码# 构造x轴刻度标签x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]# 构造y轴刻度# 修改x,y轴坐标的刻度显示。