Kaggle - House Prices: Advanced Regression Techniques

最新推荐文章于 2024-08-01 03:28:20 发布
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本文汇总了Kaggle上房屋价格预测回归比赛的多个优秀内核，包括全面的数据探索、堆叠回归、混合SVM基准方法等，提供丰富的特征工程与模型训练技巧。

Kaggle Case: House prediction - regression

比赛地址

https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/kernels

参考Kernal

  1. Comprehensive data exploration with Python
    https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python
  2. Stacked Regressions : Top 4% on LeaderBoard
    https://www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboard
  3. Hybrid SVM Benchmark Approach [0.11180] LB: Top 2%
    https://www.kaggle.com/couyang/hybrid-svm-benchmark-approach-0-11180-lb-top-2
  4. Top 2% from Laurenstc on house price prediction
    https://www.kaggle.com/hemingwei/top-2-from-laurenstc-on-house-price-prediction
  5. All You Need is PCA (LB: 0.11421, top 4%)
    https://www.kaggle.com/massquantity/all-you-need-is-pca-lb-0-11421-top-4
    作者本人的中文csdn也偶然间看到了…
    https://blog.youkuaiyun.com/wydyttxs/article/details/79680814
  6. 关于特征
    https://github.com/aptx4869yuyang2017/Home_Credit_Default_Risk_my_notebook/blob/master/gplearn_feature.ipynb
[Kaggle]House Prices: Advanced Regression Techniques
Reyiiiin的深夜一点半
03-13 1951
1、背景说明 2、前期准备 3、程序设计 4、知识点说明 5、测试结果 6、总结 7、附录：解释特征 1、背景说明 1.1 项目名称： House Prices_Advanced Regression Techniques https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 1.2 实现目标：...
kaggle比赛入门 - House Prices - Advanced Regression Techniques（第一部分）
weixin_57266891的博客
01-25 1233
筛选出所有数值类型的列。对这些数值列进行统计汇总，提供常见的统计信息，便于分析数据的分布和特征。：返回一个布尔数据框，标记缺失值的位置。：检查每行是否包含缺失值，返回布尔值序列。df[...]：通过布尔索引筛选出包含缺失值的行。这段代码可以帮助快速识别数据框中有哪些行包含缺失值，便于后续处理（例如填充、删除等）。代码基于拟合的正态分布参数，生成了一条平滑的正态分布曲线。曲线可与直方图叠加，用于比较数据分布与理想正态分布的差异。图表的绿色曲线直观显示正态分布模型。fig.show()
House Prices Advanced Regression Techniques
05-02
kaggle官网下载的，最近验证码一直出不来，给有需要的人
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。
House Prices: Advanced Regression Techniques
没有期待的日子反而会顺顺利利
02-15 1167
1. 项目描述： 比赛项目由 Kaggle 举办，要求选手依据爱荷华州房子的质量、面积、街区、壁炉个数等79个变量预测房子的价格。 预测每个房屋的销售价格是您的工作。对于测试集中的每个ID，您必须预测SalePrice变量的值。 根据预测值的对数与观察到的销售价格的对数之间的均方根误差(RMSE)评估提交的内容。(记录日志意味着预测昂贵房屋和廉价房屋的错误将同等地影响结果。) # Ka...
Kaggle：House Prices: Advanced Regression Techniques--数据缺失值处理
呦呦鹿鸣的博客
09-05 549
数据缺失值处理 1.导入数据 import pandas as pd X = pd.read_csv('train.csv') Y = pd.read_csv('test.csv') 2.查看数据 X.info() 3.计算每列的缺失率，并按缺失率降序排序 null_num = X.shape[0] - X.count() #计算每列的缺失数 null_num_rate = ...
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...
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...
精选资源
House-Prices---Advanced-Regression-Techniques:Kaggle完成
04-01
本项目以"House-Prices---Advanced-Regression-Techniques"为主题，旨在通过深入探讨和实践高级回归技术，提升对房价预测的精确度。Kaggle是数据科学家、机器学习工程师和统计学家展示技能的热门舞台，这里的项目...
【Kaggle】House Prices - Advanced Regression Techniques
qq_273058791的博客
02-13 431
【代码】【Kaggle】House Prices - Advanced Regression Techniques。
房价预测：house-prices-advanced-regression-techniques
01-30
kaggle中的房价预测数据集，一共三个csv文件，包括：测试集，训练集和房价真实值
House Prices: Advanced Regression Techniques-数据集
03-27
Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting
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，
预测房价问题 House Price Advanced Regression Techniques
08-09
购房者描述他们的梦想房屋，预测最终价格。问题转换为回归问题，评价标准时RMSE，从MSSubClass，MSZoning，LotFrontage等特征提取新的特征。考虑到评价指标是RMSE，本质是一个回归问题，模型融合时候可以使用多个回归模型进行stacker。采用数据清洗、特征工程、建模和高级回归技术，实现了对数据进行分析，分析数据之间的联系，数据的分布，数据的类型等，最终实现了堆叠回归预测房价，其主要功能包括预测销售价格并练习特征工程，RF和梯度提升，特点是堆叠回归，预测值与真实值误差小。 源代码：House price.py 训练集：train.csv 测试集：test.csv 提交样例：sample_submission.csv 最终提交：submission.csv
【实战】机器学习Kaggle比赛—House Prices - Advanced Regression Techniques
wanchen_Gabby的博客
08-01 3331
包含Kaggle房价预测比赛需要做的准备工作、特征分析（分析数据特征、分析时间序列特征）、对于数字特征和类别特征的数据预处理（减小时间特征值的大小、正态化 SalePrice、连续值归一化、无效值用该列平均值填充、独热编码转化）、建立模型（定义均方根误差函数（评分指标）、建立 Ridge 回归模型、Lasso 回归模型、XGBoost 回归模型、基于前三种回归模型建立多种集成学习模型
House Prices: Advanced Regression Techniques(房价预测)
u013077328的博客
07-02 3509
问题背景：购房者需要购买梦想中的房子，你需要从房子的79个变量中预测房子的价格是多少. 分为以下几个步骤： 导入数据观察每个变量特征的意义以及对于房价的重要程度 筛选出主要影响房价的变量 清洗和转换变量 测试和输出数据 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data这个是官方的地址可以从...
Pytorch Kaggle实战：House Prices - Advanced Regression Techniques
caixiaobaideye的博客
01-14 684
通过Kaggle比赛，将所学知识付诸实践。
《House Prices: Advanced Regression Techniques》（房价预测模型）（Kaggle 练习讲解¶）
Gfqwy2021
02-19 1195
# -*- coding: utf-8 -*- # ============================================================================= # 《House Prices: Advanced Regression Techniques》（房价预测模型）（Kaggle 练习讲解） # https://my.oschina.ne...
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
<think>好的，用户需要完整的代码来参加Kaggle的房价预测竞赛，并且完成对测试集数据的预测。首先，我需要回忆一下这个竞赛的基本情况。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、预处理、特征工程、模型选择、训练以及预测生成。考虑到用户可能对机器学习流程不熟悉，代码需要详细但不过于复杂，同时要有注释说明每一步的作用。 首先，数据预处理是关键。竞赛的数据通常包含许多缺失值和类别特征，需要处理这些才能输入模型。例如，填充缺失值，对类别变量进行编码（如One-Hot编码）。然后，特征工程可能包括创建新特征或转换现有特征，比如计算房间总数或处理偏态分布的特征。 接下来是模型选择。由于这是一个回归问题，常用的算法有线性回归、随机森林、梯度提升机（如XGBoost或LightGBM）。考虑到性能和准确度，梯度提升树模型通常表现较好，所以可能会选择LightGBM或XGBoost。 然后，模型训练需要交叉验证来评估性能，避免过拟合。可能需要使用GridSearch或RandomizedSearch进行超参数调优。不过，用户可能希望快速得到一个可用的代码，因此可以先使用默认参数，再建议调参的步骤。 最后，生成预测结果并保存为CSV文件，符合Kaggle提交格式。需要确保提交的文件包含正确的ID列和预测值，并且格式正确。 同时，用户可能需要一些注意事项，比如如何安装必要的库，如何处理不同的数据情况，或者如何进一步优化模型。因此，在代码之后添加一些说明和潜在问题会很有帮助。 检查是否有遗漏的步骤，比如数据探索性分析（EDA），但考虑到用户需要完整的代码，可能简要提及或建议用户进行EDA以更好地理解数据。此外，确保代码中的路径正确，用户需要根据实际情况修改文件路径。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解流程中的各个部分，比如特征工程的方法、模型调参技巧，或者如何处理过拟合问题。</think>### Kaggle房价预测竞赛完整代码实现 以下是基于XGBoost模型实现Kaggle房价预测竞赛的完整代码框架，包含测试集预测功能： ```python # 环境准备 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_squared_error import xgboost as xgb # 数据加载 train = pd.read_csv('/kaggle/input/house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv') test = pd.read_csv('/kaggle/input/house-prices-advanced-regression-techniques/test.csv') # 数据预处理 def preprocess(df): # 处理缺失值 df['LotFrontage'] = df['LotFrontage'].fillna(df['LotFrontage'].mean()) df['MasVnrArea'] = df['MasVnrArea'].fillna(0) df['GarageYrBlt'] = df['GarageYrBlt'].fillna(df['YearBuilt']) # 特征工程 df['TotalSF'] = df['TotalBsmtSF'] + df['1stFlrSF'] + df['2ndFlrSF'] df['TotalBath'] = df['FullBath'] + 0.5*df['HalfBath'] + df['BsmtFullBath'] + 0.5*df['BsmtHalfBath'] # 删除非特征列 return df.drop(['Id'], axis=1, errors='ignore') train_processed = preprocess(train) test_processed = preprocess(test) # 特征编码 combined = pd.concat([train_processed, test_processed], axis=0) combined = pd.get_dummies(combined) # 数据分割 train_final = combined[:len(train)] test_final = combined[len(train):] X = train_final.drop('SalePrice', axis=1) y = np.log(train_final['SalePrice']) # 对数变换 # 模型训练 xgb_model = xgb.XGBRegressor( n_estimators=1000, learning_rate=0.01, max_depth=3, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, random_state=42 ) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) xgb_model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_val, y_val)], early_stopping_rounds=50, verbose=False) # 测试集预测 test_pred = np.exp(xgb_model.predict(test_final)) # 指数变换还原 # 生成提交文件 submission = pd.DataFrame({ 'Id': test['Id'], 'SalePrice': test_pred }) submission.to_csv('submission.csv', index=False) ``` ### 关键步骤说明 1. **数据预处理**：处理常见缺失值字段，创建组合特征$TotalSF$和$TotalBath$，删除ID列 2. **特征编码**：使用独热编码处理类别特征，确保训练/测试集编码一致性 3. **对数变换**：对目标值$SalePrice$进行对数变换，符合线性回归假设[^1] 4. **模型参数**：设置早停机制防止过拟合，使用正则化参数控制模型复杂度 ### 性能优化建议 1. 使用GridSearchCV进行超参数调优 2. 添加更复杂的特征交叉项 3. 尝试Stacking集成多个模型 4. 使用K折交叉验证
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