没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
modeling_housing_prices:我在训练营中完成的第二个项目
共15个文件
csv:11个
ipynb:2个
md:1个
需积分: 5 0 下载量 35 浏览量
2021-03-19
12:00:02
上传
评论
收藏 712KB ZIP 举报
温馨提示
项目2-艾姆斯住房数据和Kaggle挑战 利用房屋的特征,我将开发一个模型来预测爱荷华州埃姆斯的房屋价格。 知道是在模型中添加还是排除某项功能可以帮助房主确定该功能是否会增加其财产价值以及是否要对其进行投资。 该模型还可以帮助潜在的购房者估算具有其所需所有功能的房屋价格,从而可以确定房屋是否在预算之内。 型号类型: 我测试了三种不同的模型:线性,套索和岭回归。根据R ^ 2和均方根误差(RMSE)分数评估成功与否。创建了一个虚拟模型来评估基线,然后将我的模型与该模型进行了比较。 特征: 在测试模型时,我包括了所有外壳功能。然后,我只保留与售价密切相关的功能。这将功能数量从397减少到81。 发现: 我的虚拟模型的基准测试R ^ 2为-0.0007,RMSE为40美分。 我发现线性回归模型表现最差,负数的测试R ^ 2得分。 RMSE表示我的价格下降了$ 108096602256。 我的套索
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
modeling_housing_prices-main.zip (15个子文件)
modeling_housing_prices-main
project-2-EDA-Cleaning.ipynb 60KB
project-2-Modeling.ipynb 25KB
datasets
ridge_sub.csv 20KB
test_corr_features.csv 177KB
linear_sub.csv 20KB
train.csv 639KB
test_clean.csv 727KB
house_clean.csv 1.73MB
house_corr_features.csv 486KB
test.csv 268KB
lasso_sub.csv 20KB
sample_sub_reg.csv 14KB
corr_sub.csv 20KB
README.md 2KB
.gitignore 2KB
共 15 条
- 1
资源评论
文清的男友
- 粉丝: 26
- 资源: 4654
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功