房价预测(完整版)

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上海房价admin2020-07-11 12:21:498616A+A-

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  lmw0320:意思是说,假设安装了tf的GPU版,仍旧可以通过这个办法,来强制使用CPU么? 如果是这样的话,那常规情况下,直接安装GPU版的tf,是否可以适用于CPU的机子呢?

  结合数据描述以及以上输出结果可以大致得出哪些数据需要人为处理一下,题目分别给出了训练集和测试集,这里我们为了方便统一处理,先将二者数据合并,等所有的需要的预处理进行完之后,我们再把他们分隔开。需注意的是SalePrice作为我们的训练目标,只会出现在训练集中,不会在测试集中(要不然你测试什么?)。所以,我们先把

  可见,price本身并不平滑。为了我们分类器的学习更加准确,我们会首先把price给“平滑化”(正态化)这里我们使用log1p, 也就是 log(x+1),避免了复值的问题。

  如果我们这里把数据都给平滑化了,那么最后算结果的时候,要记得把预测到的平滑数据给变回去。

  MSSubClass的值其实应该是一个分类型的,但是Pandas是不会懂这些事儿的。使用时,这类数字符号会被默认记成数字。我们需要把它变回成string

  可以看到,缺失最多的列是LotFrontage处理这些缺失的信息,得靠好好审题。一般来说,数据集的描述里会写的很清楚,这些缺失都代表着什么。在这里,我们用平均值来填满这些空缺。

  可以看到,alpha在10-20之间时误差达到最小值0.135左右,下面用RF模型,看得出的结果怎么样

  Bagging把很多的小分类器放在一起,下面我们将小分类器设为Ridge Regression Sklearn已经直接提供了这套构架,我们直接调用就行:

  Boosting比Bagging理论上更高级点,下一个分类器把上一个分类器误分的样本加上更高的权重,这样下一个分类器就能在这个部分学得更加“深刻”。

  Adaboost+Ridge在这里,25个小分类器的情况下,也是达到了接近0.132的效果。

  大二自学的是python和java,大三却找了个和前端相关的实习工作,好在不是很忙,工作之余做一些自己以前想做懒得做的东西,复习一下python和java,也能增强自己的工作技能,第一个项目就是基于

  的大数据分析1.前置准备1.工具使用的是python2.7下的scrapy爬虫框架,用到的包还有lxml,BeautifulSoup,requests等等2.爬取目标目前网络上发布房屋买卖信息的网站...

  实例我们使用pandas等工具,对于给出的.csv文件进行处理,完成要求的几个Task。利用sklearn的线性回归,对于

  。所有的要求,数据集等文件,请到我的GitHub仓库自行下载:rongyupan/HousePricePred如果你是pandas这类数据分析工具的新手,那这个项目很适合你。因为这个项目只需要......

  导入数据数据清洗查看数据,对数据有一个直观的理解,初步发现一些问题;缺失值清洗格式内容清洗(显示格式不一致、存在不该有的字符、内容鱼该字段应有内容不符)逻辑错误清洗(去重、去除不合理值、修正矛盾内容、非需求内容删掉、)关联性验证数据清洗的一些梳理特征工程输入特征X,得到X‘。例如MFCC特征提取。使用sklearn做单机特征工程

  1、pandas读取数据把训练集和测试集处标签外合并,准备处理数据2、预处理数据连续数据: 如果一个特征的值是连续的,设该特征在训练数据集和测试数据集上的均值为μ,标准差为σ。那么,该特征的每个值将先减去μ再除以σ离散数值: 把离散数据处理成0、1…,比如,天气:晴天,雨天,多云3属性;原来的列“天气”变为3列“晴天,雨天,多云”,时候出现该天气用0,1表示,并把缺失数据值用本......

  目录目录一、认识数据二、定性分析2.1 属性的意义2.2 属性分析三、缺失值处理3.1 缺失值举例3.2 缺失值统计3.3 填充缺失值3.4 格式转换四、特征分析4.1

  属性的关系4.3 相关性4.5 特征选取五、回归前的准备5.1 特征向量化5.2 测试集预处理六、回归6.1梯度提升回归6.......

  背景和一些小知识其实,我是萌新一枚,hhh~~下面简单分享一下我的学习过程,希望能帮助更多的萌新。首先,我对机器学习有了一些简单的知识概念,但是,对于我这么一个从程序员过渡算法的小白来说,仅仅给我灌输理论知识是不够用的,我需要自己走一遍流程,我才能进一步掌握机器学习或者说数据挖掘到底是一个怎样的过程。上面说的流程是指:(1) 定义模型(2) 训练模型(3) 用模型做

  的两篇教程ComprehensivedataexplorationwithPython和HousePricesEDA并进行总结。基于上一篇数据探索,我们可以对整个数据集的基本特征进行大致了解,并同时学习到了Pandas和Seaborn的一些操作技巧。接下来,我们以此为基础,进行数据的预处理...

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