实战Kaggle比赛：预测房价 我们要使用 Bart de Cock 于 年收集 DeCock, ， 涵盖了 年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。来预测房价。 step. 下载数据集 我们有两种方式下载数据集 第一种方式是注册一个 Kaggle 帐号然后直接去 Kaggle 的官网上下载: https: www.kaggle.com c house prices advanced regression ...
2022-01-15 23:44 0 711 推荐指数：
本篇博客代码来自于《动手学深度学习》pytorch版，也是代码较多，解释较少的一篇。不过好多方法在我以前的博客都有提，所以这次没提。还有一个原因是，这篇博客的代码，只要好好看看肯定能看懂(前提是python语法大概了解)，这是我不加很多解释的重要原因。 K折交叉验证实现 def ...
关于线性回归的介绍可以看这里：线性回归介绍 下文主要介绍通过线性回归解决Kaggle中的HousePrices问题，使用的是PyTorch。 下文会给出使用线性回归创建的最终模型，以及超参数等内容，但是整个模型的搭建以及试错的过程由于内容太长，感兴趣 的可以去作者的GitHub下载相关 ...
Kaggle(一) 房价预测 （随机森林、岭回归、集成学习） 代码有不明白的 欢迎来微信公众号“他她自由行”找我，回复任何话都可以 我都会回你哒~ 项目介绍：通过79个解释变量描述爱荷华州艾姆斯的住宅的各个方面，然后通过这些变量训练模型， 来预测房价。 kaggle项目链接：https ...
需要实验数据的请留言哦 ...
今天看了个新闻，说是中国社会科学院城市发展与环境研究所及社会科学文献出版社共同发布《房地产蓝皮书：中国房地产发展报告No.16(2019)》指出房价上涨7.6%，看得我都坐不住了，这房价上涨什么时候是个头啊。为了让自己以后租得起房，我还是好好努力吧。于是我打开了Kaggle，准备上手第一 ...
2.模型设计及训练 3.预测 ...
完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice ...
