Kaggle Competition 进阶 -- House Prices Prediction 房价预测 Part 1

最新推荐文章于 2025-05-26 09:09:48 发布

johnnyppn

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分类专栏： Kaggle 文章标签： python kaggle

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JingPNnXxx/article/details/108287940

本文是Kaggle房价预测项目的第一部分，作者通过数据预处理、可视化探索、特征工程等步骤，尝试降低自变量数量并构建回归模型。在数据预处理中，处理了缺失值和异常值；通过可视化发现'Overall Quality'对房价影响显著，而'YearBuilt'与价格存在非线性关系。在特征工程中，使用log变换处理目标变量和面积数据，并创建了时间差特征。作者比较了经验分析和主成分分析的效果，选择了Kernel Ridge Regression和Gradient Boosting Regressor作为基本模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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Kaggle Competition 进阶 – House Prices Prediction 房价预测 Part 1
Kaggle Competition 进阶 – House Prices Prediction 房价预测 Part 2

最近校招笔试稍稍告于段落，也终于有机会继续我的 Machine Learning 学习。

我所选择的第二个项目是 Kaggle 平台上的房价预测项目，链接参照房价预测overview。

首先我的submission的结果是这样，

在这里插入图片描述
score的话是0.13650。其实这个结果比我在cross validation里面是要好的，比较意外，但是相比 LeaderBoard 前面控制在0.10之内的成绩来说还是挺不理想。所以下一步的计划是在我现在的结果的基础上，通过借鉴一些网上可以查到的别人的优秀思路和方法想办法把我的score提升到0.10左右。