house price案例

最新推荐文章于 2022-07-16 14:54:21 发布
最新推荐文章于 2022-07-16 14:54:21 发布
阅读量729 收藏
点赞数
分类专栏： 转载

翻译：https://www.leiphone.com/news/201704/Py7Mu3TwRF97pWc7.html


分析：https://blog.youkuaiyun.com/qilixuening/article/details/75151026

house-prices.zip
05-21
房价预测项目的数据分析集合完整的数据挖掘代码。数据挖掘流程 ：理解需求 ；数据探索，可视化分析 ；数据预处理（清洗）； 特征转换；特征选取、数据降维 ；模型选取、参数调优 ；模型优化
house-prices:房屋价格（Python）
03-09
房屋价格 房屋价格（Python） 在这个项目中，我将使用Kaggle的房价数据集来开发预测模型。 目的是演示数据科学项目生命周期的四个步骤：定义，发现，开发和部署。 我将建立一些监督的机器学习模型并评估其性能。 工作正在进行中...
house-prices
xiaotian127的博客
11-04 1188
分析报告探索性数据分析1 查看缺失值特征工程建立模型 探索性数据分析 在这一部分主要是对训练集的81个features进行了分析，以对数据有一个初步的了解，方便后续进行特征工程和模型的建立。在进行数据探索之前，先了解一下训练集和测试集的样本量，训练集的shape为(1460, 81) ，测试集的shape为(1459, 80)，测试集比训练集少了“SalePrice”目标值这一列；此外也统计了训...
house price
weixin_44691087的博客
10-13 408
Kaggle房价预测 链接：link 供个人学习复习用 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import ensemble, tree, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.met
KaggleHousePrices:这是针对Kaggle房价挑战的解决方案
03-18
KaggleHouse价格 该解决方案的均方根误差（RMSE）为0.12138 ，在排行榜中排名前10％ 。 要求 需要安装的库列表为： 大熊猫 scikit学习 xgboost catboost（可选，因为未将其选择为表现最佳的算法） matplotlib 探索性数据分析（EDA）和特征工程 注意：为避免训练集上安装的要素工程中的数据泄漏参数。 步骤1：缺失值分析已经进行了缺失值分析，以查看具有缺失值的变量以及对该变量应采取的处理方式。对于训练集： 多变的 缺少样本（百分比） 电的 0.1％ MasVnrType 0.5％ MasVnrArea 0.5％ 质量标准 2.5％ BsmtCond 2.5％ BsmtFinType1 2.5％ BsmtExposure 2.6％ BsmtFinType2 2.6％ 车库康德 5.5％ 车库质量 5.5％ 车库完成 5
Kaggle: House Price-数据集
03-30
【标题】"Kaggle: House Price 数据集"是一个在数据科学领域广泛使用的经典案例，主要目的是预测房屋的价格。Kaggle是全球知名的机器学习和数据科学竞赛平台，这个比赛挑战参与者利用提供的数据来建立预测模型，以尽...
Kaggel HousePrice Predict 训练和测试数据
01-11
本案例中提到的“Kaggle HousePrice Predict”是一个入门级别的竞赛，目标是预测房屋价格。这个挑战通常涉及到数据预处理、特征工程、模型选择和优化等多个步骤。 首先，我们需要理解训练和测试数据集的用途。训练...
house_price_kaggle.zip
03-16
在这个名为"house_price_kaggle.zip"的压缩包文件中，我们很可能会找到波士顿地区房屋价格的相关数据集以及用于处理和预测这些数据的代码实现。下面我们将深入探讨这个主题，详细阐述相关的知识点。 首先，我们要...
House price forecast.rar
04-12
《基于深度学习框架的房价预测》 在当今大数据时代，机器学习和深度学习技术已经广泛应用于各个领域，其中就...无论是对深度学习初学者还是经验丰富的从业者，"House price forecast.rar"都是一个不可多得的学习案例。
house_price_in_it.zip_house
09-24
在这个案例中，可能是基于线性模型或者集成学习模型，如梯度提升机（XGBoost）。 5. 模型训练与优化：使用训练集数据对模型进行训练，通过调整模型参数（如正则化参数、学习率等）来优化模型性能。常用的优化算法有...
house prices 数据集
01-06
house prices 数据集 .csv格式
kaggle比赛HousePrices之数据预处理
11-08
kaggle比赛HousePrices之数据预处理部分的完整代码，包含非常详细的注释，属于数据挖掘预处理的经典流程性代码。
HousePricePrediction
04-22
房屋价格预测 建立住房价格预测系统模型并提供购买咨询服务：一种计量经济学方法住房价格是住房市场稳定的重要指标。 预测房价变化可以帮助您了解房地产市场，这就是房主，房地产开发商和政府始终关注房价趋势的原因。 预测房价不仅可以帮助政府调节住房市场，还可以帮助房地产开发商在投资中做出正确的决定。 住房投资者的决定很大程度上取决于未来的房价预测。 在本研究中，我们打算使用Kegel网站1990年至2010年的数据对波士顿州的房价进行建模和预测。为此，我们使用了各种回归模型，包括线性回归和更高级的回归，例如Lasso和Ridge是计量经济学建模和预测中使用最广泛的方法之一。 此外，通过使用数据挖掘方法选择和考虑有效因素，我们选择了最佳建议的模型，即使用Dropna和逐步方法的Lasso模型，训练数据的准确性为91％，测试数据的准确性为86％。 此外，模型上的各种回归测试已被忽略，以实现最佳结果和最小
机器学习基础Boston House Price数据集
09-09
波士顿房价数据集，整合好的，网站上原文档出现乱码，这个不会乱码
house-price-prediction:数据科学项目房屋价格预测
05-04
房屋价格预测 数据科学项目房屋价格预测
Kaggle入门题目（House Prices）完整刷题流程
郎逸的博客
05-12 3454
Kaggle经典题目房价预测完整做题流程。
机器学习中进店案例---波士顿房价
weixin_30457551的博客
04-07 172
首先我们在每次写代码的时候，先理清思路，知道每一步在干什么： 那么我们今天要用决策树来预测波士顿的房价那么我们首先需要的就是波士顿的数据 那么这个数据我们有两种方式可以进行测试， 1》可以从网上找到一个csv文件或者别的都可以 2》导包 from sklearn import datasets 在sklearn中自带数据，相对来书这个方法比较方便一点 博主用的是第二种方法 那...
吴恩达·2022机器学习专项课程｜House Price Prediction
weixin_42904738的博客
07-16 822
吴恩达机器学习专项课程Week1-Week2的optional lab的一个汇总实验，实现了包括特征缩放的一个完整的实验
kaggle—HousePrice房价预测项目实战
小屋
11-14 3868
房价预测是kaggle官网的一个竞赛项目，算是机器学习的一个入门项目。kaggle官网链接: link. 关于kaggle竞赛项目的操作流程可以参看这篇博客: link. 一、kaggle介绍 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 房价竞赛的链接链接:
python爬虫案例贝壳网
最新发布
02-28
price = house.find('span', class_='price').text.strip() print(f"标题：{title}，价格：{price}") # 爬取贝壳网上北京市朝阳区的二手房信息 url = 'https://bj.ke.com/ershoufang/chaoyang/pg1/' get_house_...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值