由于kaggle页面上使用RMSE进行评估,因此这里我们也同样使用该损失函数。 注意,这里将预测值和真实值都取了对数,意味着预测昂贵房屋和廉价房屋的误差将同等影响结果。 例如,如果我们在俄亥俄州农村地区估计一栋房子的价格时, 假设我们的预测偏差了10万美元, 然而那里一栋房子的价值是12.5万美元, 那么模型可能做得很糟糕。
本项目结合机器学习的流程预测房价。 一、数据收集 本项目数据kaggle平台已提供,不需要收集数据。一般情况下,企业的数据在数据库或者本地文件中,需要你单独进行数据收集。 二、数据探索 数据探索一般包含数据质量分析、数据特征分析、或者图表分析。 ① 数据源结构 导入数据,查看训练数据和测试数据的结构:...
train和test分别是训练集和测试集,分别有 1460 个样本,80 个特征。 SalePrice列代表房价,是我们要预测的。 1.2 数据分布: 对数据集中的房价(SalePrice)进行取值分布 train_data['SalePrice'].describe() #查看房价是否符合正态分布 sns.distplot(train_data['SalePrice']); 1. 2. 3. #从图上可以看出,Sal...
在Kaggle房价预测比赛中,通过系统的流程,包括数据收集、清洗、特征工程、建模、评估和优化模型,您可以有效地提高模型的预测准确性。利用Python及其丰富的库,如pandas、scikit-learn等,您可以轻松实现各个步骤的代码。每个环节都是相辅相成的,特别是在特征工程和模型优化方面,更是决定最终效果的关键。希望这篇总结能够帮助...
完整代码见kaggle kernel或Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值。不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进...
Kaggle作为一个全球知名的数据科学竞赛平台,其举办的房价预测竞赛更是成为了数据分析领域的经典案例之一。DataWorks作为一站式智能数据开发与治理平台,基于DataWorks Notebook可完成完成数据加载、数据探索、数据可视化、数据清洗、特征分析、特征处理、机器学习、回归预测等步骤,实现Kaggle竞赛中的房价预测。
(在那里,房价中位数超过400万美元) 这可能是一个不错的预测。 (解决这个问题的一种方法是用价格预测的对数来衡量差异)。 事实上,这也是比赛中官方用来评价提交质量的误差指标。 即将 for 转换为 。 这使得预测价格的对数与真实标签价格的对数之间出现以下均方根误差: ...
https://www.kaggle.com/marsggbo/kaggle github源代码 https://github.com/LeoLeos/house-prices-advanced-regression-techniques 学习过程 理解问题: 观察每个变量特征的意义以及对于问题的重要程度 研究主要特征: 也就是最终的目的变量---房价 研究其他变量: 研究其他多变量对“房价”的影响的他们之间的关系 基础...
关于房价预测kaggle,小伙伴们都了解多少呢,今天,小七和大家一起分享下~~ 1 第一次真正对这么复杂的数据进行操作,有点不知所措。所以下面是参考了其他大佬的笔记,传送门 一、明确目的 本次练习需要围绕以下目的进行: • 理解问题: 观察每个变量特征的意义以及对于问题的重要程度 ...
这是kaggle上的一个训练项目,自己处理了几次,成绩并不是特别好,在此也希望和大家多多交流。 项目要求:要求购房者描述他们梦想中的房子,他们可能不会从地下室天花板的高度或靠近东西方铁路开始。有79个解释变量描述(几乎)爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面,这次竞赛挑战你预测每个家庭的最终价格。