Kaggle（一）：房價預測
Kaggle(一) 房價預測 （隨機森林、嶺回歸、集成學習） 代碼有不明白的 歡迎來微信公眾號“他她自由行”找我，回復任何話都可以 我都會回你噠~ 項目介紹：通過79個解釋變量描述愛荷華州艾姆斯的住宅的各個方面，然后通過這些變量訓練模型， 來預測房價。 kaggle項目鏈接：https ...
原文：Kaggle房價預測 lightgbm、xgboost、LassoRegression
Kaggle題目傳送門 .結果說明 .技術方案 . 數據清洗 剔除離群點，如在GrLivArea中占地面積小，但是售價高的數據。 填寫缺失值，根據每列的實際情況，將缺失值填寫。 標簽編碼，使用LabelEncoder將字符串類別特征轉化為數字類別特征 . 特征工程 首先，將需要預測的SalePrice列，使用ln x 使其值符合正態分布，更有利於模型結果預測 然后，使用同樣的方法，對數值特征轉化。 ...
2019-04-10 17:06 0 1614 推薦指數：
相關推薦
kaggle預測房價的代碼步驟
需要實驗數據的請留言哦 ...
通過房價預測入門Kaggle
今天看了個新聞，說是中國社會科學院城市發展與環境研究所及社會科學文獻出版社共同發布《房地產藍皮書：中國房地產發展報告No.16(2019)》指出房價上漲7.6%，看得我都坐不住了，這房價上漲什么時候是個頭啊。為了讓自己以后租得起房，我還是好好努力吧。於是我打開了Kaggle，准備上手第一 ...
Kaggle競賽 —— 房價預測 (House Prices)
完整代碼見kaggle kernel 或 Github 比賽頁面：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 這個比賽總的情況就是給你79個特征然后根據這些預測房價 (SalePrice ...
Pytorch 4.9 實戰Kaggle比賽：預測房價
實戰Kaggle比賽：預測房價 我們要使用\(Bart de Cock\)於2011年收集 \([DeCock, 2011]\)， 涵蓋了 \(2006-2010\) 年期間亞利桑那州埃姆斯市的房價。來預測房價。 step.1下載數據集 我們有兩種方式下載數據集 第一種方式是注冊一個 ...
XGBoost對波士頓房價進行預測
訓練數據集樣本數目：404, 測試數據集樣本數目：102 ...
線性回歸-PyTorch-Kaggle房價預測問題
關於線性回歸的介紹可以看這里：線性回歸介紹 下文主要介紹通過線性回歸解決Kaggle中的HousePrices問題，使用的是PyTorch。 下文會給出使用線性回歸創建的最終模型，以及超參數等內容，但是整個模型的搭建以及試錯的過程由於內容太長，感興趣 的可以去作者的GitHub下載相關 ...