Дерево в регрессии обучается аналогично, только предсказывает оно не класс, а число. На практическом примере это будет выглядеть следующим образом. Необходимо import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error df = pd.read_csv('/datasets/train_data.csv') features = df.drop(['last_price'], axis=1) target = df['last_price'] / 1000000 features_train, features_valid, target_train, target_valid = train_test_split( features, target, test_size=0...

Регрессия – группа Моделей (Model) Контролируемого обучения (Supervised Learning), используемых для прогнозирования непрерывных значений, таких как цены на недвижимость с учетом их характеристик (размер, цена и т.д.). Выделяют следующие типы регрессионного анализа: Линейная регрессия Это одна из наиболее распространенных и доступных техник предсказания. Здесь мы прогнозируем Целевую переменную (Target Variable) Y на основе Предиктора (Predictor Variable) X. Между первой и второй должна существовать линейная связь, и поэтому метод получил такое название...