python - 为回归建立一个合理的梯度提升模型
问题描述
我正在估算房价。该数据集有 26 个特征，例如区域、年龄、电梯、停车等。我已经训练了一个用于回归的 Gradient Boosting 模型，模型的性能几乎可以接受，但问题是对于某些特征，特征之间的关系与预测值不合理。例如，通过增加建筑物的年龄，我们总是期望房子的价格会下降。尽管在数据集中它并不总是发生，但趋势正如我预期的那样下降；或者我希望有电梯的房子的预测价格总是比没有电梯的类似房子高，但对于很多样本来说，它不会发生。如何强制模型在属性和预测之间具有合理的相关性？
解决方案
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