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...
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。
Copy 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...
方法1 importrequestsDATA_URL='http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/kaggle_house_pred_train.csv'r=requests.get(DATA_URL,stream=True,verify=True)withopen("./kaggle_house_pred_train.csv",'wb')asf:f.write(r.content)DATA_URL='http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/kaggle_house...
# kaggle比赛---房价预测 题目介绍 基本操作 该操作可以归结为先进行数据清洗,再用TensorFlow给定的线型模型去跑训练集,属于基础操作。 思路:数据探索,做一点点的修改-->数据清洗(空值的填充)-->数据预处理(数据的归一化,标准化等)-->模型构建-->训练预测--->保存提交 ...
Pytorch实战Kaggle房价预测比赛 前言 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...
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 。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2019111717442293.png?x-oss-proce...
图书免费地址:https://zh-v2.d2l.ai/, 视频播放量 1469、弹幕量 2、点赞数 31、投硬币枚数 10、收藏人数 49、转发人数 3, 视频作者 都叫我大帅哥, 作者简介 ,相关视频:毕设有救了!整整70套【深度学习实战项目】算法原理+代码复现+论文解读,新手轻松拿捏!学完就能玩透
没怎么做过kaggle的题目,对机器学习的套路还不是非常熟悉,然后前段时间碰到了一个回归的问题,竟然不知道如何下手,Kaggle上有一个房价预测的基础回归问题,机器学习回归就从这里开始好了。 学习资料:https://www.kaggle.com/marsggbo/kaggle \quad 完整的机器学习算法解决房价预测需要处理以下几个问题: ...
机器学习 Kaggle 房价预测比赛 Ensemble Generation 前言: \quad 至今已经做了一些数据清洗,特征提取这些特征工程相关的东西,同时在房价预测项目中也使用了随机深林,SVR,线性分类器,Xgboost来做回归,发现结果只能到Top 65%,所以开始着手学习Ensemble Learning,也就是模型融合,提升比赛的竞争力。