数据集:Boston Housing
train是训练集
test是测试集
sample_submission是调用回归模型预测出的测试集结果
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基于Python实现对房价的预测.zip
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csv:3个
txt:1个
jpg:1个
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2024-05-01
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对房价进行预测通常是一个回归问题。下面是一个基于Python实现房价预测的简单示例: 数据准备: 首先,需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集包含用于训练模型的特征数据和对应的房价标签。测试集用于评估模型的性能。 特征选择和预处理: 选择与房价有关的特征进行建模。可以考虑房屋面积、卧室数量、室数量、地理位置等作为特征。对于离散特征,可以使用独热编码等方法进行预处理。 模型选择和训练: 选择适合回归问题的模型,例如线性回归、决策树回归、随机森林回归、支持向量回归等。使用训练数据集对模型进行训练。 模型评估: 使用测试数据集评估模型的性能。常见的回归性能指标包括均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)等。 在这个示例中,我们首先使用pandas库加载房价数据,其中包含了房屋面积(area)、卧室数量(bedrooms)、浴室数量(bathrooms)和房价(price)等特征。然后,选择特征和标签,并将其分为训练集和测试集。
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SYS.zip (6个子文件)
house-prices-predicting
sample_submission.csv 31KB
demo.jpg 161KB
house-prices-predicting.py 13KB
train.csv 450KB
文档说明.txt 102B
test.csv 441KB
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荒野大飞
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