房产预测_数据处理

最新推荐文章于 2024-10-12 16:17:44 发布
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分类专栏： 房产预测 文章标签： 机器学习
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本文主要介绍了一篇关于房产预测的数据处理过程，包括读取数据、去除无关字段（如标题、核心卖点等）、处理数值特征（如价格、面积等），将类别特征转化为one-hot编码，以及对异常值的处理。最后，数据被保存为data2.xlsx，为机器学习模型的训练做好准备。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据处理

1.数据处理

1.1 读取数据

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
查看列信息
在这里插入图片描述

1.2 处理数据

由于的做的是预测房价。为了简单模型，去掉了一些不必要的字段如标题title 核心卖点，配套设施。三个字段。

在这里插入图片描述
分析数据 downPayment 和Price 成正比可以去掉
在这里插入图片描述
预测房价所以price 也不能有。
在这里插入图片描述
我们预测的房子的价格也是房子的每平方的单价，所以总价price可以删除。然后

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