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
转载
2023-12-04 14:53:14
108阅读
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
1653阅读
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
转载
2023-09-16 19:54:59
176阅读
kaggle房价预测比赛官方地址：https://www.
原创
2023-07-05 12:12:41
149阅读
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
转载
2023-11-30 09:22:59
204阅读
# PyTorch实战：Kaggle房价预测代码下载指南
在本文中，我们将逐步学习如何利用PyTorch实现Kaggle房价预测的项目。从项目前期的准备、数据获取、模型训练到结果提交，我们将详细阐述每一个步骤。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 操作 | 备注 |
|------|------|------|
| 1 | 注册Kaggle账号 | 在Kaggle上下载
原创
2024-09-27 06:20:49
261阅读
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
932阅读
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
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
701阅读
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
转载
2023-09-22 10:39:02
295阅读
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
转载
2023-12-06 22:28:14
409阅读
1评论
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
转载
2023-11-29 09:21:59
255阅读
Kaggle实战：Pytorch实现房价预测近来，我一直在学习pytorch与深度学习的理论知识，但一直苦于无法深入地理解某些理论及其背后的意义，并且很难从0开始用pytorch搭建一深度学习网络来解决一个实际问题。直到偶然接触了《动手学深度学习》这本书，我感觉收获颇丰。 这本书其中一章节是讲实战Kaggle比赛：预测房价，其中涵盖非常丰富的知识，为此我将整个实现过程记录如下，不足之处还请大家批评
转载
2023-10-17 20:01:21
328阅读
Kagglekaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台。网页为https://www.kaggle.com 。 今天为入门阶段的最后一天，我们对kaggle中的房价预测进行实操练习。项目结构图如下：按照之前转载知乎大佬的pytorch项目结构进行布置，最终结果如下：data /首先从kaggle中将数据集下载下来，即将train.csv和test.csv下载下来，并放到data/dataF
转载
2024-01-21 00:18:35
112阅读
线性回归用一个线性回归来预测房价 首先明确问题 我们以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋 房子的售出价格（元）。我们知道这个价格取决于很多因素，如房屋状况、地段、市场行情等。为了简 单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我 们希望探索价格与这两个因素的具体关系。 设房屋的面积为 ，房龄为 ，售出价格为
转载
2023-08-11 11:50:58
232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
转载
2023-10-21 01:09:18
83阅读
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
176阅读
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
转载
2024-09-08 10:00:18
388阅读
