Kaggle01-波士顿房价预测

最新推荐文章于 2024-07-23 13:00:29 发布
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该博客围绕Kaggle平台上的波士顿房价预测展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦此数据分析项目，可能涉及数据处理、模型构建等信息技术相关操作以实现房价预测。

在这里插入图片描述

kaggle波士顿房价预测
qq_32662015的博客
05-22 3766
一.项目背景 比赛总的情况是给你79个特征然后根据这些特征预测房价（SalePrice)，其中既有离散型也有连续性特征，而且存在大量缺失值。在data_description.txt这个文件，里面对各个特征的含义进行了描述，便于对缺失值进行插补。 这个比赛的评价指标的均方根误差(RMSE），这是常用于回归问题的指标。 目前最好的得分如下： 对于新手结果还可以，后续还有很多可优化的空间 二.探索性的可视化 导入数据，查看数据的统计性描述和数据的类型等 import numpy as np import ma
波士顿房价预测----Kaggle项目python项目
Sun123234的博客
06-18 4544
kaggle入门项目-波士顿房价数据分析预测
kaggle简单实战——房价预测（xgboost实现）
hy_696的博客
08-16 7505
最近正在学习xgboost，因此在kaggle上用xgboost做了个简单的小项目——波士顿房价预测（https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques），顺便记录一下过程。因为只是简单练手，所以做的比较粗糙，没有调参、降维、参数重要性分析等等，所以还有很大的进步空间，目前结果在kaggle上的得分为0.13166，排名1244，仅供大家参考。 顺便给大家推荐下kaggle，类似以前...
kaggle赛题：波士顿房价分析
尤尔小屋
11-27 4246
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 这个是Kaggle专栏的第二篇，赛题名是： House Prices - Advanced Regression Techniques。在本文中，你将会学习到： 单、多变量分析 相关性分析 缺失值和异常值处理 哑变量转换 原notebook地址：https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python 排名榜 让我们看下排名榜.
波斯顿房价预测数据集
03-24
包含13个特征：CRIM, ZN ,INDUS ,CHAS,NOX,RM,AGE,DIS,RAD,TAX,PTRATIO,LSTAT,MEDV，csv格式
kaggle-房价预测实战
01-06
本次kaggle实战还在进行中 定义比赛用来评价模型的对数均方根误差。给定预测值y^1,…,y^n\hat y_1, \ldots, \hat y_ny^​1​,…,y^​n​和对应的真实标签y1,…,yny_1,\ldots, y_ny1​,…,yn​，它的定义为 1n∑i=1n...
kaggle房价预测数据集
06-19
在数据分析和机器学习领域，Kaggle房价预测数据集是一个非常经典的案例，它适用于初学者了解回归模型的构建过程。这个数据集源自Kaggle竞赛，目标是预测波士顿地区的房屋价格。以下是对该数据集及其相关知识点的详细...
kaggle---House-Prices---Advanced-Regression-Techniques
04-07
《kaggle--房屋价格-先进的回归技术》项目是一个经典的机器学习竞赛，旨在预测波士顿地区房屋的价格。在这个项目中，参与者需要运用各种回归分析技术来构建模型，以达到最准确的预测效果。以下是对该项目及其涉及的...
波士顿房价预测任务
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何少的博客
08-12 1万+
构建波士顿房价预测任务的神经网络模型 一、数据处理 数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后，才能被模型调用。 读入数据：通过读入数据，了解波士顿房价的数据集结构。 数据形状变换：由于读入的原始数据是1维的，所有数据都连在一起。因此需要我们将数据的形状进行变换，形成一个2维的矩阵，每行为一个数据样本（14个值），每个数据样本包含13个X（影响房价的特征）和一个Y（该类型房屋的均价）。 划分数据集 ：将数据集划分成训练集和测试集，其
基于xgboost的波士顿房价预测kaggle实战
潇洒坤
08-24 3176
xgboost中文叫做极致梯度提升模型，官方文档链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html 2018年8月24日笔记 这是作者在波士顿房价预测项目的第3篇文章，在查看此篇文章之前，请确保已经阅读前2篇文章。 第2篇文章链接：https://www.jianshu.com/...
kaggle房价预测
03-21
kaggle比赛，房价预测，用StackedRegressor、XGBoost 和 LightGBM 分别作了预测，最终模型按一定比例进行融合，结果0.11567，排名372/4272
人工智能：波士顿房价预测线性回归实践
12-22
按课程案例，动手完成编码实践。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求： 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式） 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式） 3、以上两个文件一起压缩为一个压缩文件后作为附件上传 评价标准： 1、完成案例中的代码，有完整的代码，模型能运行优化出结果，8分； 2、调整过超参数，记录文件中有至少5组数据，2分； 利用python面向对象的思想，对其进行编程： %matplotlib notebook import tensorflow.c
波士顿平均房价预测_boston.csv
11-21
boston.csv文件是一个包含多个特征和平均放假的数据集，通过特征数据的学习，来实现对于波士顿平均房价的预测。
波士顿房价预测数据及代码
04-19
本资源包含数据，代码，解释，相应的文件。代码是练习用的，文章中的代码都可以运行出来，是很好的一个练手项目。
《实战Kaggle比赛：房价预测》数据集
04-25
实战Kaggle比赛：房价预测-数据集
【kaggle】基于xgboost的boston房价预测
发现问题，并解决问题，批判性思维
12-29 7198
学习总结 （1）本task其实较为简单。选用最熟悉（简单）的波士顿房价数据集，进行数据分析；另外主要是回顾sklearn的基本用法，复习xgboost模型及其参数的选择。 文章目录学习总结一、题目二、数据集分析2.1 占地面积和房价2.2 类别型特征和房价2.3 热力图分析特征相关性三、数据预处理3.1 房价的基本分布3.2 高斯分布四、特征工程4.1 缺失的数据4.2 填充缺失值4.3 提取所需特征4.4 类别型特征编码五、模型5.1 Lasso模型5.2 xgboost模型5.3 模型结果比较Refer
kaggle 房价预测
lsnow8624的博客
08-13 534
背景 Kaggle的房价预测竞赛目前已有4000多人参与比赛，基于给出的80个特征，对房屋的售价进行了的预测。这里基于目前得票数最高的优胜方案：《用Python进行全面数据探索》，该方案在数据探索，特征工程上都有十分出色的表现。 作者Pedro Marcelino 在竞赛中使用的主要方法是关注数据科学处理方法，以及寻找能够指导工作的有力文献资料。作者主要参考《多元数据分析》（‘Multivaria...
深度学习实战笔记2实战Kaggle比赛：预测房价
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yyyy2711的博客
07-23 1378
小结 真实数据通常混合了不同的数据类型，需要进行预处理。 常用的预处理方法：将实值数据重新缩放为零均值和单位方法；用均值替换缺失值。 将类别特征转化为指标特征，可以使我们把这个特征当作一个独热向量来对待。 我们可以使用𝐾折交叉验证来选择模型并调整超参数。 对数对于相对误差很有用。
kaggle波士顿房价预测，score=0.12986
胖胖大海的博客
07-04 2311
作为一个机器学习小白，之前拿titanic数据集练过手，遇到波士顿房价数据集（81个特征）刚开始是有点懵，主要就懵在不知道如何下手处理数据，参考一些资料后，勉强跑通了流程，在此记录一下。大神请自动绕过。 1、加载数据集 数据集可以到kaggle官网下载 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt df_train = pd.read_csv("./dat
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