
收集在美国出售的随机选择的二手和新建筑及农业设备(销售价格以美元为单位)。重型设备的价格差异很大,这取决于我们在此处包括的多个因素(制造商,类别,地区,年份,小时等)。
1. 字段描述

2. 数据预览

3. 字段诊断信息










4. 数据来源
来源于Kaggle。
5. 数据引用
Pace R K, Barry R. Sparse spatial autoregressions[J]. Statistics & Probability Letters, 1997, 33(3): 291-297.


收集在美国出售的随机选择的二手和新建筑及农业设备(销售价格以美元为单位)。重型设备的价格差异很大,这取决于我们在此处包括的多个因素(制造商,类别,地区,年份,小时等)。












来源于Kaggle。
Pace R K, Barry R. Sparse spatial autoregressions[J]. Statistics & Probability Letters, 1997, 33(3): 291-297.

上一篇:数据集 | 新冠疫情影响数据集
下一篇:数据集 | 光互连网络数据集
本文介绍在Python环境中,实现随机森林(Random Forest,RF)回归与各自变量重要性分析与排序的过程~
通过组合多个过拟合评估器来降低过拟合程度的想法其实是一种集成学习方法,称为装袋算法。装袋算法使用并行评估器对数据进行有放回抽取集成(也可以说是大杂烩),每个评估器都对数据过拟合,通过求均值可以获得更好的分类结果。随机决策树的集成算法就是随机森林。 我们可以用 Scikit-Learn 的 BaggingClassifie
举报文章
请选择举报类型
补充说明
0/200
上传截图
格式支持JPEG/PNG/JPG,图片不超过1.9M