read_csv("D:/kaggle项目数据/House-Prices-advance-regression-techniques/train.csv") test_data = pd.read_csv("D:/kaggle项目数据/House-Prices-advance-regression-techniques/test.csv") train_data.head()test_data.head()train_data.shape (1460, 81) test_data.shape (1459, 80) 如上训练数据中共...
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...
新手入门—Kaggle:House Prices预测 作者:biaobiaodeqiushijie20180626 1.使用工具 Anconda3、JupyterNotebook 2.项目背景介绍 链接:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques,给你提供一份有有关于美国Lowa市Ames的房价数据,其中包含79个feature,提供train和test样本,要求对test中的房价进行...
LotArea 房子的面积 Neighborhood 城市街区 用来初步代替 区域、小区 Condition1 Condition2 附近的交通情况 BldgType 房屋类型 独栋别墅、联排别墅 HouseStyle 房子的层数 YearBuilt 房子建造的年份 YearRemodAdd: 房子的改造年份 OverallQual: 房子整体质量,考量材料和完成度 OverallCond:房子整体条件 变量观察 我们先...
废话不多说,下面进入正文。 数据集概览 导入相关Python包: #import some necessary librairiesimportnumpyasnp# linear algebraimportpandasaspd# data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)%matplotlib inlineimportmatplotlib.pyplotasplt# Matlab-style plottingimportseabornassns ...
这次选择的竞赛网址为:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 竞赛给了已经成交的近1500座房子的80个特征,然后让我们根据这些特征来预测房子的销售价格。数据集包含的特征字段相当多,除了地段、面积、层数等基本信息外,还有诸如地下室、离街道的距离、房屋的外墙材料等在国内完全不会关...
prices = pd.DataFrame({"price":train_df["SalePrice"],"log(price+1)": np.log1p(train_df["SalePrice"])}) prices.hist() y_train=np.log1p(train_df.pop('SalePrice')) 再把剩下的部分合并起来; y_train=np.log1p(train_df.pop('SalePrice')) ...
通过predict-house-prices.ipynb,你会建立一个模型进行房价的预测,同时在测试集上能够看到模型的效果,最后可以得到一个最优的模型,并在 testset 上面运行结果,在 kaggle 的提交页面上面按照下面的步骤提交。 点击提交结果 提交本地生成的文件 提交结果 查看结果 ...
在房价预测的比赛中,笔者参阅了kaggle.com/pmarcelino/c此文作者的分享,文章作者基于对业务背景的了解总结了对于目标变量(Salesprices)有重要影响的四个变量,分别为 OverallQual. YearBuilt. TotalBsmtSF. GrLivArea. 人是视觉动物,更容易接受图形化的表示,因此可以将一些统计信息通过图表的形式展示出来,方便我们观察...
House Prices的评估指标是,用于回归问题的常见指标——均方根误差(RMSE): 从上图中可以看出,混合模型的RMSLE为0.075,远远优于其他模型。这是本次用来做最终预测的模型。 2 数据收集 Kaggle赛事方提供了本次比赛所需的数据集,主要包括训练模型所需的训练数据集(train.csv),以及用于测试模型性能的测试数据集(test....