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...
数据集 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...
fm.base<-SalePrice~LotArea+Neighborhood+BldgType+HouseStyle+YearBuilt+YearRemodAdd+OverallQual+OverallCond # 训练模型 lm.base<-lm(fm.base,train)# 查看模型概要summary(lm.base) 结果如下: 代码语言:javascript 复制 Call:lm(formula=fm.base,data=train)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-208970-20882-...
https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 。获取和读取数据集 比赛数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房子的特征，如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据集包括了每栋房子的价格...
train_path="http://kaggle.shikanon.com/house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv"test_path="http://kaggle.shikanon.com/house-prices-advanced-regression-techniques/test.csv"train_df=pd.read_csv(train_path)test_df=pd.read_csv(test_path)train_df.head() ...
房价预测是我入门Kaggle的第二个比赛,参考学习了他人的一篇优秀教程:https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboard 通过Serigne的这篇notebook,我学习到了关于数据分析、特征工程、集成学习等等很多有用的知识,在这里感谢一下这位大佬。
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竞赛——房价预测（HousePrices）Kaggle 竞赛——房价预测（HousePrices ）完整代码见 或 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...
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...
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...