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...
首先在简单查看数据集后我们发现,这个数据集中的列非常多,有81个,除去我们的目标值SalePrice还有 80 个数据特征。但给的训练数据量并不是很大,只有 1460 个。 2. 可视化,清洗和探索 在深入探索之前我们已经大概的查看了一下数据集。其中,有一项 ID 列,即为每个数据的索引,这个对于我们的问题没有任何帮助,所以...
偏度:衡量随机变脸概率分布的不对称性,是相对于平均值不对称程度的度量,通过对偏度系数的测量,我们能够判定数据分布的不对称程度以及方向。 峰度:是研究数据分布陡峭或者平滑的统计量,通过对峰度系数的测量,我们能够判定数据相对于正态分布而言是更陡峭还是更平缓。峰度接近0,数据呈现正态分布;峰度>0,高尖分布;峰度<0...
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...
这就是现实让事情变得复杂的地方:例如,一些数据完全丢失了,缺失值被简单地标记为“NA”。 每套房子的价格只出现在训练集中(毕竟这是一场比赛)。 我们将希望划分训练集以创建验证集,但是在将预测结果上传到Kaggle之后, 我们只能在官方测试集中评估我们的模型。 在 :numref:fig_house_pricing中,"Data"选项卡有下载...
基于之前学习的内容,让我们动手实战一个Kaggle比赛的:房价预测实战案例。Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台,该房价预测实战网址:https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques 本文主要介绍以Pytorch为基础进行该案例数据的预处理、模型的设计和超参数的选择的基本过程,并没...
df = pd.read_csv('house_prices.csv') 1. 部分数据如图 二、数据清洗 1.常用数据清洗方法 数字异常值|Numeric Outlier 数字异常值方法是一维特征空间中最简单的非参数异常值检测方法,异常值是通过IQR(InterQuartile Range)计算得的。计算第一和第三四分位数(Q1、Q3),异常值是位于四分位数范围之外的数据点x...
我们可以在房价预测比赛的网页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。该比赛的网页地址是https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques。 在这里插入图片描述 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、...
基于项目提供的爱荷华州埃姆斯的房屋历史成交数据,预测新的房屋销售价格。 二、理解数据 1、采集数据 从Kaggle项目页面下载数据: House Prices: Advanced Regression Techniqueswww.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 2、导入数据 import numpy as np ...
① 数据源结构 导入数据,查看训练数据和测试数据的结构: import pandas as pd import numpy as np train_data = pd.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") ...