数据集：本文主要对KAGGLE房价预测数据进行预测，并提供模型的设计以及超参数的选择。该数据集共有1460个数据样本，80个样本特征 实现代码：0 导入库import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as
本文只涉及入门级的完成，所以对于数据的处理和模型较为粗略，并不涉及详细优化，所以kaggle的提交测试了一下应该是处于中间水平，后续优化请按照个人参考修改。数据集的读取与导入import numpy as np
import pandas as pd
train = pd.read_csv("路径/train.csv")
test = pd.read_csv("路径/test.csv")探索性可
文章目录背景总览数据观察各项主要特征与房屋售价的关系SalePrice峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。分析特征数据数据再分类提取主要特征验证主要特征是否满足要求类别型特征CentralAirOverallQuaYearBuilt 建造年份Neighborhood数值型特征LotAreaGrLivAr
kaggle房价预测比赛官方地址：https://www.
原创
2023-07-05 12:12:41
121阅读
文章目录一、基础包与数据导入导入需要用到的包读取数据二、数据清洗1.常用数据清洗方法数字异常值|Numeric OutlierZ-score2.函数实现三、分析数据四、拟合1.引入模型2.建模3.模型优化4.再次建模5.处理多元共线性参考 一、基础包与数据导入导入需要用到的包import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
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2023-10-16 13:40:51
241阅读
前面学习了线性回归的原理，那今天来看kaggle上的一个具体案例（房价预测）。一、提取数据我已经将数据下载到了本地，大家可以按照我之前的这篇文章来进行数据的下载~1、提取数据import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
import seaborn as sns
path = r'C:\User
多元线性回归之预测房价一、多元线性回归1. 理论基础二、案例分析三、数据预处理1. 错误数据清洗2. 非数值型数据转化四、使用Excel1. 实现2. 分析五、代码方式实现多元线性回归1. 数据预处理2. 建立线性回归模型3. Sklearn库建立多元线性回归模型六、总结七、参考 一、多元线性回归在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的
线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。通用公式: 应用场景: 1.房价预测 2.销售额度预测 3.贷款额度预测一.案例背景介绍# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2019/11/12 11:46
# @Author :
from sklearn.da
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下载相关的Jupyte
原创
2022-09-21 15:42:35
614阅读
线性模型线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，既可以用于分类 也可以用于回归。从数学角度讲，回归就是用超平面做拟合，分类就是用超平面做分割。谈及线性模型，其实我们很早就已经与它打过交道，还记得高中数学必修3课本中那个顽皮的“最小二乘法”吗？这就是线性模型的经典算法之一：根据给定的（x，y）点对，求出一条与这些点拟合效果最好的直线y=ax+b，之前我们利
这是第二次练习的比赛，通过看前辈的博客去复现的房价预测。下方是源码。。。https://github.com/yingdajun/github-战斗力提高+100，自信值+20
原创
2021-09-08 10:52:49
843阅读
目录1、前言2、问题描述3、代码实作3.1 导入数据3.1.1 导入需要的模块3.1.2 导入数据3.2 查看各项主要特征与房屋售价的关系3.2.1 查看房屋售价统计信息3.2.2 查看缺失值3.2.3 查看房屋售价的分布3.2.4 查看生活面积与房价的关系3.2.5 查看数据之间的关联性3.3 数据预处理3.3.1 对连续的特征做标准化3.3.2 对离散的特征替换成独热点码3.3.3 转成te
Kaggle房价预测详解1.导入数据2.查看各项主要特征与房屋售价的关系查看中央空调与售价关系查看装修水平与房价关系查看建造日期与售价关系不同地段与房价关系查看地皮面积与房价关系查看地下室总面积与房价关系查看关联性3.训练集数据预处理训练数据预处理创建机器学习模型得出预测结果4.导入测试集数据测试集数据预处理创建训练集特征值得到预测数据4.保存预测结果 1.导入数据导入库# 导入需要的模块
im
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://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-te
一、项目背景项目描述：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。项目网址：House Prices: Advanced Regression Techniques二、代码展示tips：原代码在jupyter notebook上由python编写完成# Kaggle房价预测项目
# 首先，导入需要用到的包
import pand
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2023-09-22 10:39:02
147阅读
目录NumPy的对象-ndarray创建一个numpy对象NumPy数组属性numpy.emptynumpy.ones&&numpy.zerosnumpy.asarraynumpy.arange numpy.linspacenumpy.logspaceNumPy 运算NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组
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2023-10-21 01:09:18
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1：：： xgboost 2：：：随机森林 3：：：xgboost 线性模型 4：：：xgboost数据预处理 数据预处理2 5：：：文章集合 6：：：岭回归 7：：：xgboost资料1 xgboost资料2 8：：：keras资料 如何提高深度学习
原创
2023-01-20 10:02:31
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Linear Regression 线性回归问题描述构建模型损失函数（Loss Function）梯度下降（Gradient Descent）Learning Rate的选择求取损失函数最小值正则项总结代码实现一次模型二次模型二次模型 Adamgrad五次模型五次模型 (With Regularization) 问题描述房价预测：想要对一套房子进行估价，我们可以先在网上搜集已有的不同房屋面积对应
线性回归介绍经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。如果是一条二次曲线，则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。在线性回归中：（1）假设函数是指，用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系，它们之间可以是一个
如果特征值之间存在线性关系就可以使用线性回归建模对其预测结果。本次测试是对一个房屋售价的数据集进行探索，并找出与售价之间有相关性的特征值建立回归模型，来通过此特征值来预测房价。 下面，开始导入数据集：import pandas as pd
df = pd.read_csv("house_data.csv")
# 查看前五行数据
df
