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house prices 数据集

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数据集

需积分: 48 21 下载量 198 浏览量 2021-01-06 14:02:54 上传评论 1 收藏 140KB 7Z 举报

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梯度提升房屋价格预测：该项目将基于从``https：//www.kaggle.comchouse-prices-advanced-regression下载的“ IOWA房屋价格”数据集创建并测试ML模型，以预测房价-techniquesdata```

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房屋价格要在容器中运行jupyter笔记本，请执行以下操作：建立奔跑

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在这个项目中，我们必须预测房价。我们必须比较不同的回归模型，以调查特征选择是否合理。（a）训练至少三个不同的回归模型1，并用MSE和R2-分数对其进行评估。使用交叉验证来评估您的模型。（b）试用预处理技术。（c）在讲座中，您学习了三种类型的特征选择。选择其中两个，并为每个实现至少一种方法。实验性地评估您的功能选择。（d）为使模型步骤和预处理步骤达到最佳性能，请自行实施和绘制

house-prices:房屋价格（Python）

房屋价格房屋价格（Python）在这个项目中，我将使用Kaggle的房价数据集来开发预测模型。目的是演示数据科学项目生命周期的四个步骤：定义，发现，开发和部署。我将建立一些监督的机器学习模型并评估其性能。工作正在进行中...

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波士顿房价数据集，整合好的，网站上原文档出现乱码，这个不会乱码

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不知道咋了，UCI上这个数据集已经去掉了，看书实践还找不到资源，烦。

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HOUSE_PRICE_PREDICTION 要求购房者描述他们的梦想中的房子，他们可能不会从地下室天花板的高度或与东西方铁路的距离开始。但是，这场运动场比赛的数据集证明，与价格或卧室或白色栅栏的数量相比，影响价格谈判的因素更多。借助79个解释性变量（几乎）描述了爱荷华州埃姆斯市住宅的方方面面，本次竞赛要求您预测每个房屋的最终价格。数据字段这是一个简短的版本： SalePrice-物

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