系列文章目录一、Python二手房价格预测（一）——数据获取二、Python二手房价格预测（二）——数据处理及数据可视化 文章目录系列文章目录前言一、数据处理二、模型训练1.引入库2.读入数据3.评价指标4.线性回归5.K近邻6.决策树回归7.随机森林8.各模型结果三、重要特征筛选结语 前言 在上次分享中我们对数据进行了部分预处理和数据可视化，
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2023-06-16 19:02:54
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数据集：波士顿地区房价预测数据集下载地址 本文以线性回归模型预测为主1. 数据集说明变量名变量描述CRIM城镇人均犯罪率ZN住宅地超过25000平方英尺的比例INDUS城镇非零售商用土地的比例CHAS查理斯河空变量（如果边界是河流，则为1，否则为0）NOX一氧化碳浓度RM住宅平均房间数AGE1940年之前建成的自用房屋比例DIS到波士顿五个中心区区域的加权距离RAD辐射性公路的接近指数TAX每10
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2024-05-03 22:28:04
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房价预测代码实现# 导入需要用到的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义存储输入数据（x）和目标数据（y）的数组
x, y = [], []
# 遍历数据集，变量sample对应的正是一个个样本
for sample in open("C:\\Users\\dell\\Desktop\\house_prices.txt"
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2023-11-03 06:49:01
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Python——决策树实战：california房价预测编译环境：Anaconda、Jupyter Notebook首先，导入模块：1 importpandas as pd2 importmatplotlib.pyplot as plt3 %matplotlib inline接下来导入数据集：1 from sklearn.datasets.california_housing importfetc
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2024-08-30 20:52:14
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【环境准备】用到的包主要有两个：numpy和sklearn，都是机器学习常用的库。 【数据集介绍】波士顿房价数据集（Boston House Price Dataset）使用sklearn.datasets.load_boston即可加载相关数据。该数据集是一个回归问题。每个类的观察值数量是均等的，共有 506 个观察，13 个输入变量和1个输出变量。在这里我将数据集视作线性关系，即所以
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2024-10-17 15:27:55
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目录1、波士顿房价预测介绍2、线性回归算法3、调用scikit-learn库实现房价预测1、波士顿房价预测介绍问题描述：波士顿房价数据集统计的是20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数，统计了城镇人均犯罪率、不动产税等共计13个指标，统计出房价，试图能找到那些指标与房价的关系。数据集中一共有506个样本，每个样本包含13个特征信息和实际房价，波士顿房价预测问题目标是给定某地区的特征信息，预测该地
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2023-09-05 08:22:25
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基于python实现的房价的可视化预测系统 目录面向用户(买房者、卖房者) 1面向开发者（数据挖掘工程师，数据可视化分析师等） 1 3.项目设计 2 3.1. 数据挖掘 (Done) 2 3.2. 建立模型对数据进行分析（Under Construction） 2 3.3. 数据可视化（Partial done） 2 4.目前进展(更新) 2 房屋预测功能具体应用场景： 2 5.截图 3 6.数
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2023-08-07 20:51:22
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一、快速查看数据结构import numpy as np
import pandas as pd
csv_path = "./datasets/housing/housing.csv"
housing = pd.read_csv(csv_path)
housing.head()#获取数据集简单描述housing.info()#输出结果RangeIndex: 20640 entries, 0 to
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2023-12-10 20:31:13
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# 房价预测Python代码实现指南
随着数据科学的飞速发展，房价预测成为了一个热门话题。使用Python实现房价预测模型的流程相对简单，以下将带你逐步了解如何实现。
## 流程步骤
以下是房价预测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---------------|---------------
RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-03-01 21:09:08
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前言自己动手，爬取58同城上的租房网站信息，然后用该数据预测未知的房源价格。爬虫部分不是我写的，我只是完成了其中的一部分预测功能。 预测主要是使用回归预测，预测结果比较简陋，但是也可以通过这个小项目，来简单地学习一下基于Python的回归预测。 在本文中，我实现了三种回归预测算法： 1. 支持向量回归(SVR) 2. logistic回归 3. 以及使用核技巧的岭回归(L2回归)实现过程
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2023-09-05 14:11:33
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1. 写在前面今天分享的这篇文章是2017年发表在Nips上的一篇文章，来自于清华的团队。是论文阅读系列的第二篇文章，这篇文章是在ConvLSTM的基础上进行改进的一个版本，所以如果想学习这篇文章，需要先搞懂ConvLSTM的工作原理，可以参考这篇博客：时空序列预测之Convolutional LSTM Network，这是时空序列学习很重要的一种结构，但是存在的问题就是像本篇论文提到的：记忆状态
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2024-04-02 11:01:22
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import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests
#这一段是用来下载数据集的————不用看
DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'
def download(name, cache_dir=o
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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问题描述：波士顿房价预测是一个经典的机器学习问题，类似于程序员世界的“Hello World”。波士顿地区的房价是由诸多因素影响的，该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素预测房价的模型。预测问题根据预测输出的类型是连续的实数值，还是离散的标签，区分为回归任务和分类任务。因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。下面我们尝试用最简单的线性回归
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2023-10-18 11:09:38
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Kaggle之房价预测建模 本文主要建模环节进行讨论，使用单模型或者模型融合对处理好的数据进行了预测，主要是对自己的思路的整理，话不多说，开始。?单模型定义评判标准 由于模型最终使用均方根误差作为评判的标准，所以首先自定义了评价函数。如下：def rmse(model, x, y):
"""定义均方根误差"""
rmse = np.sqrt(-cross_val
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2023-09-24 16:49:12
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基于简单MLP模型的加州房价预测摘要机器学习是当前热度非常高的领域，可以对房价数据进行预测，具有很高的研究价值。为了更好地学习机器学习，将理论付诸于实践，本文从加州房价预测实验入手，提出了基于简单MLP的房价预测模型方法研究。 本文的主要研究内容为基于简单MLP模型的方法，提出了加州房价预测的模型。本文首先介绍了研究背景和意义，实验选取了来源于Kaggle上的一次竞赛California Hous
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2023-12-08 09:51:32
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主要来源 Kaggle 上的一个入门挑战 房价预测 房价预测 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques房价预测数据了解数据导入—— 了解特征列 ——影响最大的列与目标列y作图 —— 相关性最大的10个特征并做热图 —— 特征间的散点图import pandas as pd
import warnings
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2023-09-13 23:39:49
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基于Python的房价预测项目波士顿房价预测数据集描述本作品所用数据是一份源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston House Price)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述： CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地所占比例 INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例 CHAS: CHAS 虚拟变量,用于回归分析 NOX: 环保指数 RM: 每栋住宅
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2023-08-30 12:19:43
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买房应该是大多数都会要面临的一个选择，当前经济和政策背景下，未来房价会涨还是跌？这是很多人都关心的一个话题。今天分享的这篇文章，以波士顿的房地产市场为例，根据低收入人群比例、老师学生数量等特征，利用 Python 进行了预测，给大家做一个参考。该分享源于Udacity机器学习进阶中的一个mini作业项目，用于入门非常合适，刨除了繁琐的部分，保留了最关键、基本的步骤，能够对机器学习基本流程有一个最清
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2023-09-13 20:07:40
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