基于线性回归对kaggle数据集的房价预测实验报告 线性回归预测房价模型,线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。通用公式:应用场景:1.房价预测2.销售额度预测3.贷款额度预测一.案例背景
Kaggle--房价预测小组报告 技术标签: 机器学习 Kaggle 房价预测房价预测 目录 一、认识数据 二、定性分析 2.1 属性的意义 2.2 属性分析 三、缺失值处理 3.1 缺失值举例 3.2 缺失值统计 3.3 填充缺失值 3.3.1 训练数据 3.3.2 测试数据 3.4 格式转换 四、特征分析 4.1 房价分析 4.2 房价属性的关系 4.3 相关性...
一、数据准备 此kaggle竞赛提供了美国Ames城市1400多户房屋信息,解释变量达79个,几乎包含了所有房价相关的信息。 House Prices: Advanced Regression Techniques 二、明确分析目标 数据探索是kaggle竞赛中重要的前期步骤,此报告将以可视化的形式,展现房价预测项目的数据探索过程,主要分析目标变量以及目标变量与解释变量之间的...