House Prices (1)：python 探索性数据分析

最新推荐文章于 2025-10-01 00:00:41 发布
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#python #机器学习 #房价预测 #kaggle #探索性数据分析

本文探讨了在房价预测的Kaggle比赛中，使用Python进行探索性数据分析（EDA）的重要性。通过分析公式（1）和（2），解释了为何采用对数转换以平衡大数与小数的预测误差。作者引用了金融和科研背景，强调取对数的直观意义，并分享了在数据处理中遇到的问题，如缺失值、异常值、异方差性和0值处理。还提到了定性变量处理、Johnson's SU分布、ANOVA测试以及聚类方法的应用。

如题，这是一个kaggle的训练赛。目标是预测房价。

评分指标是房价预测值与观测值取log后的RMSE，并且赛题指出取对数使得对较贵房子的预测误差和对便宜房子的预测误差对结果有同样的影响，为什么？

先把公式写出来：


RMSE=∑nt=1(y^t−y
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2、深入探索数据：Python 数据处理与缺失值处理
day7的博客
09-18 32
本文深入探讨了使用Python进行数据处理的完整流程，重点介绍了如何利用pandas等工具对房屋价格数据进行读取、清洗、类型转换、特征创建与编码。文章详细讲解了缺失值的识别、分析与处理方法，包括对NA值的实际含义判断和合理填充策略，并通过可视化手段展示缺失情况。最后总结了数据处理的整体流程及常见问题解决方案，为后续的数据分析和建模提供了高质量的数据基础。
在Python中做探索性数据分析
12-30
Python数据分析。（jpg长图）
house prices 数据集
01-06
house prices 数据集 .csv格式
Python 探索性数据分析实用指南（一）
最新发布
龙哥盟
10-01 1276
数据是数字、文本、图片、视频、对象、音频和其他实体形式的离散对象、事件和事实的集合。处理数据提供了大量的信息。但这个价值百万的问题是——我们如何从数据中获得有意义的信息？这个问题的答案是探索性数据分析 ( EDA )，这是调查数据集、阐明主题和可视化结果的过程。EDA 是一种数据分析方法，它应用各种技术来最大化对数据集的具体洞察，揭示底层结构，提取重要变量，检测异常值和异常值，测试假设，开发模型，并确定未来估计的最佳参数。这本书，用 Python 实践探索性数据分析，旨在提供关于 EDA 主要支柱的实用知识
house_prices04.py
04-22
房价预测代码
腾讯技术专家喊你一起探索移动开发！
weixin_34082854的博客
05-17 278
欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~这里有一些技巧来处理日志文件提取。假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取。我们可以用Splunk来探索数据。或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据。在Python中运行不同的实验似乎比试图在Splunk中进行这种探索性的操作更有效。主要是因为我们可以无所限制地对数据做任何事。我们可以在一个地方创建非...
Python探索性数据分析
m0_72829928的博客
09-08 1633
描述性统计，这是一种简要概述我们正在处理的数据集的方法，包括样本的一些度量和特征分组数据 [使用group by 进行基本分组]ANOVA，方差分析，这是一种计算方法，可将观察集中的变化划分为不同的分量。相关和相关方法。
kaggle房价预测（House Prices: Advanced Regression Techniques）数据分析（一）
Nyte2018的博客
05-10 1678
这是这个项目的各数据变量的详细解释：https://blog.youkuaiyun.com/Nyte2018/article/details/89977261。 只有对每个变量的意思和分类都了解，才能更好的进行数据分析和处理。 由于本人是这方面的小白，也是第一次参加这种比赛，于是决定选择这个比赛kernels中几篇许多人赞同的数据分析进行学习，这次的kernel是COMPREHENSIVE DATA EXPL...
深入探索数据：Python数据处理与缺失值处理
### 深入探索数据：Python 数据处理与缺失值处理 在数据分析和机器学习领域，数据处理是至关重要的一步。原始数据往往存在各种问题，如格式不规范、存在缺失值等，这些问题会影响后续分析和建模的准确性。本文将...
python 探索性分析_python中的探索性文本分析
weixin_26750481的博客
08-27 625
python 探索性分析Why do we do exploratory data analysis before we build a model? I would say ‘to understand the data better so that we preprocess the data in a suitable way and choose an appropriate modell...
Python 探索性数据分析方法与应用
gezongbo的博客
09-27 826
数据挖掘 探索性数据分析方法与应用 一、频率和众数是简单描述数据分布状况的常见度量，请编写函数实现序列元素频率序列及其众数的计算，并自行构建数据验证方法。 代码： # -*- coding: utf-8 -*- #频率 and 众数 freDict={} #统计元素数量 def count(l): for item in l: if item in freDict.keys(): freDict[item] +=1 else:
EDA_Python:我在EDA中使用的Python代码
04-18
EDA_Python 我在工程学院的EDA I课程中使用的Python代码
注册会计师带你用Python进行探索性风险分析（二）
Python中文社区
12-01 2565
專 欄 ❈Rho，Python中文社区专栏作者，现居深圳。知乎专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/BecomingaDataScientist❈ 注册会计师带你用Python进行探索性风险分析（一） 多维变量分析 1.探索贷款与时间的关系 首先对时间数据类型进行转换 二季度4月份贷款
Python探索性数据分析之数据可视化：附实例代码！
m0_75067629的博客
08-16 1544
【点击这里】
python 常用数据可视化函数 kaggle House Price
朕不知如何疼你
11-05 814
import missingno as msno import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读入数据并简单描述 train = pd.read_csv(r'G:\MachineLearning\data\HousePricePrediction\train.csv') train.describe() #无效矩阵数据密集显示 m...
Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化？
xiaoxianerqq的专栏
07-31 1430
转自：https://www.wukong.com/answer/6542422582006644999/?iid=39055545733&app=news_article&share_ansid=6542422582006644999&app_id=13&tt_from=mobile_qq&utm_source=mobile_qq&utm_medi...
RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o
Golden-sun的博客
10-06 361
问题 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [4]] is at version 1; expected version 0 instead 分析 nn.relu(True) # 这个引起的问题 原来的变量被替换掉了，所以梯度回传的时候 找不到之前的变量了 解决办法 nn.re
使用python进行全面数据探索--House Prices: Advanced Regression Technique--kaggle入门（38）
好好学习，天天向上
01-31 1143
一、翻译声明 本文为翻译Kaggle比赛House Prices: Advanced Regression Technique中Kernels的分享文章'Comprehensive data exploration with python'（国内访问速度较慢）。本文翻译进行了适当的删改，以突出重点。 二、正文翻译 本文根据Joseph F Hair 所著书籍《Multivariate Dat...
基于Python+爬虫的租房数据可视化分析平台设计与实现
qq_15801219的博客
09-21 2523
今天带来的是基于Python+爬虫的租房数据可视化分析平台，随着互联网技术的飞速发展和租房市场的日益繁荣，租房信息呈现出海量、分散且格式多样的特点。对于租房者来说，从众多平台和网站中筛选和比较合适的房源信息成为一项耗时且繁琐的任务。同时，租房市场的信息不对称现象也增加了租房者的决策难度。因此，本研究旨在开发一个基于Python和爬虫技术的租房数据可视化分析平台，通过自动化抓取和整合租房数据，并以直观、易懂的图表形式展示给租房者，帮助他们更高效地获取租房信息，更准确地理解租房市场动态，从而做出更明智的租房决策
探索House Prices数据集特性与分析方法
此外，还会使用数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn等，来进行探索性数据分析（EDA），发现数据中的模式、异常值和关系，进一步清洗和处理数据以提高模型的准确性。 ### 数据集的重要性 在数据科学项目中，数据...
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