如何更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)？

想象一下，你是一名房地產(chǎn)分析師，你的任務(wù)是預(yù)測(cè)一個(gè)小區(qū)的未來(lái)房?jī)r(jià)。這看似簡(jiǎn)單，但實(shí)際上，房?jī)r(jià)受到多種因素的影響，如地理位置、房屋面積、周?chē)O(shè)施等。你可能會(huì)使用線性回歸模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，但是你會(huì)發(fā)現(xiàn)，盡管模型的準(zhǔn)確性還可以，但還是存在一定的誤差。

一個(gè)更好的方法是使用多個(gè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將它們的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行平均或加權(quán)平均，以獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。這就是VotingRegressor算法能夠解決的問(wèn)題。

實(shí)際生活中的問(wèn)題是如何更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。通常，一個(gè)模型（如線性回歸）可能不足以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，因?yàn)樗赡軟](méi)有考慮到所有影響房?jī)r(jià)的因素。解決思路是使用多個(gè)不同的模型（如線性回歸、隨機(jī)森林和K近鄰）進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后使用VotingRegressor算法將這些預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合，以獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

假設(shè)有以下6個(gè)房屋樣本，每個(gè)樣本有兩個(gè)特征（面積和距離市中心的距離）：

通過(guò)使用Votin