机器学习实战--住房月租金预测（1）

                                                                                           

写在前面

上次分享的从0开始如何用一个月杀进机器学习比赛Top25%受到很多小伙伴的支持，今天继续分享这次比赛的收获。本文会讲解数据集的分析。话不多说，我们开始吧！

 

比赛分析

从机器学习模型的角度来说，这是一个典型的回归问题，其过程就是根据已有训练集进行训练，得到的模型再对测试进行测试。
常用算法:回归，树回归,GBDT,xgboost。整个过程如下图所示：

 

具体步骤:
一. 数据分析
1. 下载并加载数据
2. 了解每列数据的含义,数据的格式等，观察每个变量特征的意义以及对于问题的重要程度
3. 数据初步分析,通过绘图:初步了解数据之间的相关性,为构造特征工程以及模型建立做准备

二. 特征工程
将特征转换为模型可以辨别的类型(如处理缺失值,异常值处理，处理文本进行等)

三. 模型选择
1.根据目标函数确定学习类型,是无监督学习还是监督学习,是分类问题还是回归问题等选择合适的模型.
2.然后比较各个模型的分数,取效果较好的模型作为基础模型.

四. 模型融合
1. 最开始使用模型融合的方法来输出结果，最终的效果并不是特别好，所以自己还是选择了单模型。
2.看到了第一名开源的代码以后发现他们使用了多个模型的融合。

五. 修改特征和模型参数
1.可以通过添