kaggle房价预测最热解析

1.异常值可以删除，但也要留一些，因为测试集里也有异常值，留一些异常值可以让模型更鲁棒。

2.主要用fillna来填充缺失值

3.stacking方法在处理这个问题有很好的帮助，可以用ENet，GBoost,KRR,lasso这四个模型stacking一下。

首先是普通的平均stacking

与此同时的Enet,GBoost,KRR,lasso四个模型的效果如下：

然后是把Enet,KRR,Gboost作为平均，把lasso作为后设模型。

这样的效果比较四个模型平均会变好

5.集成模型

最后预测的时候可以把上面的stacking模型的结果和xgboost,lightGbm加权求值

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