https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/overview 在“Data”选项卡下可以找到数据集,通过右边的Download ALL按钮下载所有数据集 数据集下载 下载完数据集后,会有如下的文件,分别为训练和测试数据集 检查一下是不是我们想要的数据集,检查一下前4个和最后2个特征,以及对应的标签(房价...
项目数据来源于kaggle,为House Prices Prediction. 案例说明及相关数据可在kaggle上查询并下载: House Prices: Advanced Regression Techniques数据包含用于建模的Train数据集以及用于模型验证的Test数据集 这是…
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行了描述,理解了其中内容后对于大...
Kaggle-数据分析竞赛:House Price Prediction官网链接 参赛情况 参赛时间 2020-05 最终结果(均方根误差RMSE) 0.115 竞赛排名 前10% 项目python代码notebook https://www.kaggle.com/yzh094/my-house-p
https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/overview 数据处理部分翻译的是 https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python 一、对数据的初步认识 导入相应的包 importpandasaspdfrompandasimportDataFrameimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn....
--[Feature engineering]https://www.kaggle.com/humananalog/house-prices-advanced-regression-techniques/xgboost-lasso --[Stacking]https://www.kaggle.com/eliotbarr/house-prices-advanced-regression-techniques/stacking-starter --[General framework]http://blog.kaggle.com/2016/04/08/homesite-quote-conversion...
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from House Prices - Advanced Regression Techniques
House Prices - Advanced Regression Techniques 房价预测kaggle入门项目 机器学习中的特征工程——分类变量的处理 翻译:理解特征工程(2)-分类数据 归一化的好处及归一化,标准化的处理方法 知识点 最小二乘 定义 就是最⼩⼆乘法,所谓“⼆乘”就是平⽅的意思,台湾直接翻译为最⼩平⽅法。
2. House Prices: Advanced Regression Techniques(房价预测)中文教程:Kaggle竞赛 — 2017年房价预测英文教程:How to get to TOP 25% with Simple Model using sklearn 3. Digital Recognition(数字识别)中文教程:大数据竞赛平台—Kaggle 入门英文教程:Interactive Intro to Dimensionality Reduction 5.Kaggle竞赛获奖及取...
House Prices: Advanced Regression Techniques 2、Feature Exploration importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnpfromscipy.statsimportnormfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromscipyimportstatsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')%matplotlibinlinef=open('../train.csv...