dataset link : House Prices: Advanced Regression Techniques 2、Feature Exploration importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnpfromscipy.statsimportnormfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromscipyimportstatsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')%matplotlibinlinef=open(...
dataset = data.TensorDataset(train_features, train_labels) data_iter = data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True)# 用Adam优化器optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr= lr, weight_decay=wd) loss = nn.MSELoss()forepochinrange(num_epochs):forx, yindata_iter: optimizer.zer...
importpandasaspdimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler# 设置设备device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 读取数据train_data = pd.read_csv('dataset/california-house-prices/train.csv') ...
torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)假设解压后的数据位于E:/python-project/deep-learning/datawhale/kaggle/house目录，它包括两个csv文件。下面使用pandas读取这两个文件。train_data = pd.read_csv('E:/python-project/deep-learning/datawhale/kaggle/house/train.csv')test_data = pd.read_csv('...
又比如,kaggle上有个300G的数据,我没法下载到本地电脑,想直接在kaggle上进行预处理,把他处理一下做成dataset(kaggle的一个功能,不是pytorch的dataset),方便自己和别人使用,怎么方便快捷的完成呢?再比如,不是每个小白都有显卡的,而kaggle和colab同属于google的产品,如何让两者进行联动以更好的助小白完成比赛;trick篇...
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...
🌹 House Prices: Advanced Regression Techniques:利用回归分析技术预测房价,锻炼数据预处理和建模能力。 🌹 Digit Recognizer:使用经典的MNIST数据集进行手写数字识别,入门深度学习和图像处理。 🌹 COVID-19 Open Research Dataset:分析全球 COVID-19 数据,参与前沿的研究项目,助力抗击疫情。📌...
为了具体演示如何应用线性回归,我们将使用一个来自 Kaggle 的数据集。使用波士顿房价数据集(Boston Housing Dataset),来帮助你理解线性回归的原理与应用。 4.2.1 波士顿房价数据集概述 波士顿房价数据集包含了506个房屋信息,每条记录描述了一个区域的各类统计特征,包括犯罪率、房间数量、房屋年龄等,目标变量是房价的中位...
用一个相对简单或者使用不同的模型(meta-model),比如说lasso,将新的训练进行拟合,然后将拟合后的模型预测新的测试集new_test_dataset,得到新的模型 将新的模型去拟合新的测试集(new_test_dataset),得到预测的结果models = [KernelRidge(),ElasticNet(),Lasso(),GradientBoostingRegressor(),BayesianRidge(),LassoL...
方法2:地址:House Prices - Advanced Regression Techniques 方法三 kaggle_house_pred_test.csv 451.4K · 百度网盘 kaggle_house_pred_train.csv 460.7K · 百度网盘 2 预计预处理 2.1 读取数据 #读取csv数据train_data=pandas.read_csv("train.csv")test_data=pandas.read_csv("test.csv")#把去掉id的数据...