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
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2023-12-04 14:53:14
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检视源数据集导入numpy库与pandas库，读取源数据，可以先通过head()观察前几行数据。import numpy as np
import pandas as pdtrain_df = pd.read_csv('../input/train.csv', index_col=0)
test_df = pd.read_csv('../input/test.csv', index_col=0)观
kaggle房价预测比赛官方地址：https://www.
原创
2023-07-05 12:12:41
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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
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2023-12-06 22:28:14
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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
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2023-11-29 09:21:59
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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
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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
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目标这是一个经典的机器学习回归场景，我们利用Python和numpy来实现神经网络。该数据集统计了房价受到13个特征因素的影响，如图1所示。对于预测问题，可以根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散值，区分是回归还是分类问题。**因为房价是一个连续值，这是一个回归任务。**下面利用简单的线性回归来解决这个问题，并利用神经网络来实现这个模型。线性回归模型假设房价和各个影像因素之间的函数关系是： 模
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2023-09-16 19:54:59
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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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kaggle(1) house price题目地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/overview1.检视源数据集一般来说源数据的index那一栏没什么用，我们可以用来作为我们pandas dataframe的index。这样之后要是检索起来也省事儿。import numpy as np
i
# 深度学习 Kaggle 预测房价的入门指南
在开始深度学习和Kaggle房价预测项目时，我们需要遵循一系列步骤来构建并训练我们的模型。下面是一个简要的流程表，帮助你理解整个过程。
| 步骤 | 描述 |
|-------------------|--------
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
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2024-09-08 10:00:18
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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
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没怎么做过kaggle的题目，对机器学习的套路还不是非常熟悉，然后前段时间碰到了一个回归的问题，竟然不知道如何下手，Kaggle上有一个房价预测的基础回归问题，机器学习回归就从这里开始好了。 学习资料：https://www.kaggle.com/marsggbo/kaggle
\quad
原创
2022-04-19 10:07:42
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# Kaggle 房价预测深度学习实现指南
在本教程中，我们将通过一个实际项目来学习如何使用深度学习模型进行 Kaggle 上的房价预测。我们将从数据加载开始，到模型训练与测试，确保每一步都易于理解和实现。
## 整体流程
首先，让我们概述整个流程。以下是我们需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------
# Kaggle房价预测机器学习总结
在如今的数据科学领域，Kaggle成为了一个重要的平台，许多数据科学家和机器学习爱好者通过它进行学习和实践。在Kaggle的房价预测比赛中，参与者需要利用提供的房屋数据预测出其市场价格。本文将带您了解整个房价预测的流程，包括数据处理、特征工程、建模、评估和优化模型，同时提供代码示例，帮助您更好地理解机器学习的实际应用。
## 流程概述
以下是房价预测的基
前言这是分享的第一个Kaggle比赛，也是Kaggle中难度最低的比赛之一，房价预测是一个回归问题，给出了房子的一些特征要求预测房子的价格。本文使用Pytorch构建一个线性模型来完成预测。 比赛地址为：我们可以在房价预测⽐赛的⽹⻚上了解⽐赛信息和参赛者成绩，也可以下载数据集并提交⾃⼰的预测结果。该⽐赛的⽹⻚地址是 https://www.kaggle.com/c/house-prices-adv
原创
2022-04-19 14:20:27
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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
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2023-11-30 09:22:59
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目录前言一、数据的加载和检查二、清洗数据1.使用interpolate 填充缺失值2.使用get_dummies转换成One-Hot Encoding三、使用随机森林模型总结 前言目标概览 House Price这是一个监督学习问题，意味着训练集中包含一系列的观察数据（行）和相关的多种信息（列）。其中一列是我们感兴趣并能够预测的信息，通常称其为目标变量或者因变量，在分类问题中称为标签、
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2024-01-17 06:17:23
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