机器学习初级项目--房价预测案例
项目背景:
运用回归模型进行房价预测。
影响房价的因素有很多,在本题的数据集中有79个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯(Ames,lowa)住宅的方方面面,要求预测最终的房价。
数据介绍:
我们要使用BartdeCock于2011年收集 [DeCock,2011], 涵盖了 2006−2010 年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。
技术栈:
特征工程(Creative feature engineering)
回归模型(Advanced regression techniques like random forest and gradient boosting)
目标:
预测出每间房屋的价格,对于测试集中的每一个ld,给出变量SalePrice相应的值。
算法通过计算平均预测误差来衡量回归模型的优劣。平均预测误差越小,说明回归模型越好。
目录
Step 1: 检视源数据集
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