python房价_用python进行房价预测

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一、项目介绍

数据集来自kaggle，数据来源：房价预测kaggle入门项目。Ames数据集包含来自Ames评估办公室的2930条记录。该数据集具有23个定类变量，23个定序变量，14个离散变量和20个连续变量(以及2个额外的观察标识符) - 总共82个特征。可以在包含的codebook.txt文件中找到每个变量的说明。该信息用于计算2006年至2010年在爱荷华州艾姆斯出售的个别住宅物业的评估价值。实际销售价格中增加了一些噪音，因此价格与官方记录不符。

分别分为训练和测试集，分别为2000和930个观测值。在测试集中保留实际销售价格。此外，测试数据进一步分为公共和私有测试集。

本次练习需要围绕以下目的进行：理解问题：观察每个变量特征的意义以及对于问题的重要程度

研究主要特征：也就是最终的目的变量----房价

研究其他变量：研究其他多变量对“房价”的影响的他们之间的关系

基础的数据清理：对一些缺失数据、异常点和分类数据进行处理

拟合模型：建立一个预测房屋价值的模型，并且准确预测房价

二、导入相关的数据

1.导入相关的python包

import numpy as np

import pandas as pd

from pandas.api.types import CategoricalDtype

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns<

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