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New_York_Airbnb_price_prediction_and_classification:学术项目
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2021-04-25
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New_York_Airbnb_price_prediction_and_classification 我的第一门大学课程之一。 任务是将机器学习技术应用于现实生活中的问题。 该数据集选自Kaggle( )。 根据邻里,可用性,季节性等功能,创建了四种不同的Airbnb公寓价格预测模型。 使用的回归模型是线性回归,决策树回归,随机森林回归和XGBoost回归。 另外,我想获得更多信息并制作一些分类模型。 执行Logistic回归,随机森林分类和KNN来预测公寓将被分类为低价还是高价。 该项目已在Jupyter Notebook中使用Python 3.8完成,目的是Sci-Kit学习,NumPy和Pandas库。
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New_York_Airbnb_price_prediction_and_classification-main.zip (4个子文件)
New_York_Airbnb_price_prediction_and_classification-main
README.md 903B
Clustering (K-Means).ipynb 353KB
Classification (Logistic Regression - KNN).ipynb 269KB
Regression(LR,DT,RF,XGB).ipynb 194KB
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努力中的懒癌晚期
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