Modelo_de_Prediccion_de_Precios_Properati:根据属性数据开发房地产价格预测模型

Properati数据库中的房地产价格预测模型 这些项目的目的是建立一个由进行房地产价格预测的模型。 这些是作为教学的数据科学课程的第一部分和第二部分开发的 它们是使用Python语言开发的，并使用了Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn和Sklearn库。 第一个项目包括2个部分 A.对所提供数据的解释和探索性分析 B.建立第一个预测房地产价格的模型 使用的模型是简单的线性回归，k个最近邻居和决策树。 使用的度量标准是RMSE，MAE和R2。 第二个项目将第一个项目的结果作为参考，并开发适当的数据预处理和高级预测模型，例如装配。 第二个项目包括3个部分 A.数据转换 B.高级模型 C.模型的解释 使用的模型是线性和多项式回归，K最近邻，决策树和Bagging，随机森林和Boosting类型的程序集。 使用的度量标准是RMSE，MAE和R2。