参考链接：https://hands1ml.apachecn.org/2/
假设你是被一家地产公司雇佣的数据科学家，现在需要做一些工作。
公司所给的数据集是StatLib 的加州房产价格数据集。这个数据集是基于 1990 年加州普查的数据。数据已经有点老，但它有许多优点，利于学习，所以假设这个数据为最近的数据。为了便于学习理解，稍后学习过程中添加了一个类别属性，并除去了一些。

你的第一个任务是利用加州普查数据，建立一个加州房价模型。这个数据包含每个街区组的人口、收入中位数、房价中位数等指标。

提示：街区组是美国调查局发布样本数据的最小地理单位（一个街区通常有 600 到 3000 人）。我们将其简称为“街区”。

你的模型要利用这个数据进行学习，然后根据其它指标，预测任何街区的的房价中位数。这也就是本次任务的目的。

划定问题

公司的最终目标是什么？大多数情况下可不是建立一个模型，而是收益，从模型建立的过程中能受益。
老板会告诉你，你的模型的输出（预测结果，一个区的房价中位数）将会传给另一个机器学习系统，同时也有其它信号会传入后面的系统。
这一整套系统可以确定某个区进行投资值不值。确定值不值得投资非常重要，它直接影响利润，也就是收益。

下一个问题，现在的解决方案效果如何。老板通常会给一个参考性能，以及如何解决问题。
老板说，现在街区的房价是靠专家手工估计的，专家队伍收集最新的关于一个区的信息（不包括房价中位数），他们使用复杂的规则进行估计。这种方法费钱费时间，而且估计结果不理想，误差率大概有 15%。
OK，有了这些信息，你就可以开始设计系统了。首先，你需要划定问题：监督或非监督，还是强化学习？这是个分类任务、回归任务，还是其它的？要使用批量学习还是线上学习？尝试自己思考一下。

答案如下：

这是一个典型的监督学习任务，因为你要使用的是有标签的训练样本（每个实例都有预定的产出，即街区的房价中位数）。并且，这是一个典型的回归任务，因为你要预测一个值。讲的更细些，这是一个多变量回归问题，因为系统要使用多个变量进行预测（要使用街区的人口，收入中位数等等）。最后，没有连续的数据流进入系统，没有特别需求需要对数据变动作出快速适应。数据量不大可以放到内存中，因此批量学习就够了。

选择性能指标

回归问题的典型指标是均方根误差（RMSE）。
均方根误差测量的是系统预测误差的标准差。
例如，RMSE 等于 50000，意味着，68% 的系统预测值位于实际值的 50000 美元以内，95% 的预测值位于实际值的 100000 美元以内（一个特征通常都符合高斯分布，即满足 “68-95-99.7”规则：大约 68% 的值落在1σ内，95% 的值落在2σ内，99.7% 的值落在3σ内，这里的σ等于 50000）。公式 2-1 展示了计算 RMSE 的方法。

（此处不理解可移步b站学习相关内容）

核实假设

最后，最好列出并核对迄今（你或其他人）作出的假设，这样可以尽早发现严重的问题。例如，你的系统输出的街区房价，会传入到下游的机器学习系统，我们假设这些价格确实会被当做街区房价使用。但是如果下游系统实际上将价格转化成了分类（例如，便宜、中等、昂贵），然后使用这些分类，而不是使用价格。这样的话，获得准确的价格就不那么重要了，你只需要得到合适的分类。问题相应地就变成了一个分类问题，而不是回归任务。你可不想在一个回归系统上工作了数月，最后才发现真相。

幸运的是，在与下游系统主管探讨之后，你很确信他们需要的就是实际的价格，而不是分类。
很好！整装待发，可以开始写代码了，正式去解决问题！

创建工作空间

首先，你需要安装 Python。可能已经安装过了，没有的话，可以从官网下载 https://www.python.org/。
其次也可以选择安装anaconda：https://www.anaconda.com/download/
同时准备好所需的一些基本库：Jupyter、NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn等等

安装好后，通过敲入命令：jupyter notebook
Jupyter 服务器现在运行在终端上，监听 8888 端口。你可以用浏览器打开http://localhost:8888/，以访问这个服务器（服务器启动时，通常就自动打开了）。下图是笔者的代码空间截图。