kaggle-House Prices - Advanced Regression Techniques回归模型预测房价--数据来源

最新推荐文章于 2023-01-14 13:47:33 发布
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这篇博客探讨了如何利用Kaggle上的'House Prices: Advanced Regression Techniques'数据集来训练机器学习回归模型，以预测房屋价格。文章详细介绍了数据预处理、特征工程以及选用的回归算法，为读者提供了实战经验。
house-prices-advanced-regression-techniques.zip
12-19
Kaggle比赛：波士顿房价数据集，包含训练集和测试集，以及数据描述文档，以及结果提交示例；该数据集经常用作回归类算法
HousePricesAdvancedRegressionTechniques数据集
06-22
Kaggle 比赛 HousePricesAdvancedRegressionTechniques 所用的数据集，比赛地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques，相关博文：http://blog.youkuaiyun.com/u010099080/article/details/52894773#6929044，
House-Prices-Advanced-Regression-Techniques
04-17
AirBnB-NYC-可视化-项目 一个采用机器学习技术为该Kaggle（ ）数据集进行准确预测的项目。 该数据集包括79个解释变量，描述了爱荷华州埃姆斯市住宅房屋的各个方面。
Pytorch Kaggle实战：House Prices - Advanced Regression Techniques
caixiaobaideye的博客
01-14 674
通过Kaggle比赛，将所学知识付诸实践。
Kaggle - House Prices: Advanced Regression Techniques
xiaomlu的博客
11-17 672
Kaggle Case: House prediction - regression比赛地址参考Kernal 比赛地址 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/kernels 参考Kernal Comprehensive data exploration with Python https://ww...
机器学习实战kaggle-House Prices - Advanced Regression Techniques (房价高级回归)
12-19
Kaggle 竞赛 House Prices - Advanced Regression Techniques 是一个经典的回归问题竞赛，旨在预测房屋销售价格。竞赛中的目标是根据一系列房屋的特征（如位置、大小、年限等）预测其市场售价。这个数据集非常适合有...
house-prices-advanced-regression-techniques数据集
02-22
"house-prices-advanced-regression-techniques" 数据集是一个广泛使用的资源，尤其在机器学习社区中，用于训练和测试预测模型，特别是针对房价的预测。这个数据集源自 Kaggle，一个知名的竞赛平台，它提供了丰富的...
kaggle-House Prices: Advanced Regression Techniques房价预测
qq_34755941的博客
05-22 1087
比赛介绍： 刚上研究生的时候就听过kaggle这个网站，但当时看它全是英文版的网站，就没太放在心上，因为英文水平确实是不咋地，最近才发现，kaggle确实是一个非常好的学习网站，因为它的用户量非常大，并且还有很多用户分享的内核-kernels，我们可以从中获得很多经验-如果做一个完成的项目，有哪些步骤，预处理、特征工程、建立模型等等，这是本人在kaggle上玩的第二个入门项目，嘻嘻，下面正是开始讲...
kaggle比赛——房价预测
然后就去远行
02-10 461
Kaggle比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques，需要进行一定的操作才能进去。 根据比赛所给数据，可以得到解决问题的思路： 数据明确之后就要看到这是个什么问题，易知这是一个回归预测问题； 这时候就需要想到哪些算法可以做回归（线性回归、决策树、SVM等）； 线性回归要什么样的数据才可以用...
kaggle-房价预测案例
weixin_39667003的博客
01-06 1296
 此案例为kaggle上面的房价预测案例 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 具体代码如下 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #-------------------Step1:读取...
前端开源库-ml-regression-theil-sen
08-29
前端开源库-ml-regression-theil-senML回归分析森
基于pcnn滤波的matlab实现
12-11
这是一篇基于pcnn滤波的论文，通过与传统滤波方法相比较得出，pcnn滤波的先进性。
house-features:创建了一个回归模型来预测爱荷华州埃姆斯市房屋的销售价格在实际价值的25,000美元以内，并确定对销售价格贡献最大的交互条件
03-31
预测房屋售价 技术与技能 技术技能：回归，数据清理，探索性数据分析（EDA），数据可视化，机器学习，偏差方差折衷，插补方法，模型验证，统计，特征工程，正则化，集成模型，k均值聚类，管道，网格搜索，转学 技术： Python，Jupyter Notebook，GitHub，Git Python库： Pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，scipy 模型：多元线性回归，岭回归，LASSO回归，k近邻回归，随机森林回归，额外树木回归，支持向量回归，XGBoost回归，主成分回归 概述 该项目将涵盖以下部分： 问题陈述 执行摘要 结论 数据源 数据字典 问题陈述 我对该项目的目标是建立一个可以预测爱荷华州艾姆斯房屋实际售价在25,000美元以内的回归模型。 我将用来评估模型准确性的主要指标包括均方根误差（RMSE）和确定系数（R平方）。 RMSE代表
kaggle实战之房价预测(一)
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一、kaggle简介 kaggle主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，kaggle已经吸引了80万名数据科学家的关注。是学习数据挖掘和数据分析一个不可多得的实战学习平台，上面还有许多的项目有巨额的奖金，有许多的获奖选手都会分享他们的代码并分析和挖掘数据的经验。 二、房价预测 项目地址https://www.kaggle.com/c/house-pr
机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（数据分析篇）
Liu Feng's Blog
08-04 1万+
文章目录 很不容易，这个实战项目肝了好几天，借鉴了很多大佬的思路和代码，也从中学习到了很多东西（我比较喜欢将比较经典的代码复写一遍，我自我感觉这样学习到的东西比CV大法会高那么一点点），因为这个项目的内容比较多，所以我将会分为三个blog进行整理。 第一个blog整理关于数据部分的认识和预处理 第二个blog整理使用机器学习回归分析的算法进行建模和预测 第三个blog整理基于pytorch设计深度学习模型进行恢复i ......
【深度学习实战】Kaggle比赛：房价预测（kaggle-house-price）
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实战Kaggle比赛：房价预测实战Kaggle比赛：房价预测Kaggle比赛获取和读取数据集预处理数据训练模型KKK折交叉验证模型选择预测并在Kaggle提交结果小结Jupyternotebook读取数据预处理数据连续数值的特征做标准化（standardization）离散数值转成指示特征训练模型K折交叉验证模型选择模型预测 实战Kaggle比赛：房价预测 作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和
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ns2250225
05-22 4694
比赛题目 房价预测 代码# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon May 22 11:32:29 2017 """import pandas as pd train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv')# 挑选特征值 selected_features = ['Foundatio
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kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
04-20 3035
这几天做kaggle上的房价预测题目，有一些需要记录的点。 1.当数据是skew的时候需要进行log操作,比如这里的房价 之后可以把所有偏度大于一个阈值的都log化，至于偏度相关的知识，请看https://blog.youkuaiyun.com/qq_32146369/article/details/89405164 2.类别向量向量化 类似于 变成 3.可以用平均值把空缺处填满...
根据网页https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques中的实验内容完成对test.cv中数据的预测，我要参加这个competition请给出完整代码
最新发布
03-15
Kaggle的房价预测是一个回归问题，要求参赛者利用提供的训练数据建立模型，预测测试集中房屋的销售价格。 用户可能已经了解过这个竞赛，但需要具体的代码实现。因此，我需要提供一个完整的流程，包括数据加载、...
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