Kaggle的房价预测比赛是一个很好的起点。此数据集由Bart de Cock于2011年收集,涵盖了2006-2010年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。这个数据集是相当通用的,不会需要使用复杂模型架构。它比哈里森(Harrison)和鲁宾菲尔德(Rubinfeld)的波士顿房价数据集要大得多,也有更多的特征。 本节我们将详细介绍数据预处理、模型...
DATA_HUB['kaggle_house_test'] = ( #@save DATA_URL + 'kaggle_house_pred_test.csv', 'fa19780a7b011d9b009e8bff8e99922a8ee2eb90') 将两个数据集添加到DATA_HUB字典中。 train_data = pd.read_csv(download('kaggle_house_train')) test_data = pd.read_csv(download('kaggle_house_test')) ...
train_data = pd.read_csv("data/kaggle_house/train.csv") test_data = pd.read_csv("data/kaggle_house/test.csv")print("train_data.shape:",train_data.shape)print("test_data.shape:",test_data.shape) 查看前四个和最后两个特征,以及相应标签(房价)# Copy print(test_data.iloc[0:4,[0,1,...
Kaggle是一个当今流行举办机器学习比赛的平台, 每场比赛都以至少一个数据集为中心。 我们即将要进行的这场比赛极其适合初学机器学习的新手进行练习 本场比赛的最终目标是根据现有的数据,训练出一个成熟的神经网络模型,该模型能够根据房屋的各个方面(建筑类别、土地面积等),对房价进行预测。此数据集由Bart de Cock于20...
这是分享的第一个Kaggle比赛,也是Kaggle中难度最低的比赛之一,房价预测是一个回归问题,给出了房子的一些特征要求预测房子的价格。本文使用Pytorch构建一个线性模型来完成预测。比赛地址为:我们可以在房价预测⽐赛的⽹⻚上了解⽐赛信息和参赛者成绩,也可以下载数据集并提交⾃⼰的预测结果。该⽐赛的⽹⻚...
3.16 实战Kaggle比赛:房价预测 实战Kaggle比赛:房价预测 读取数据集 两个数据集都包括每栋房子的特征,如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据集包括了每栋房子的价格,也就是标签。
比赛地址为:我们可以在房价预测⽐赛的⽹⻚上了解⽐赛信息和参赛者成绩,也可以下载数据集并提交⾃⼰的预测结果。该⽐赛的⽹⻚地址是 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 。 ,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
kaggle_house_pred_test.csv 451.4K · 百度网盘 kaggle_house_pred_train.csv 460.7K · 百度网盘 2 预计预处理 2.1 读取数据 #读取csv数据train_data=pandas.read_csv("train.csv")test_data=pandas.read_csv("test.csv")#把去掉id的数据拼在一起,去掉id的目的是为了防止模型通过记住编号得到对应房价。all...