一个完整端到端的机器学习项目__预测建筑物的能源得分(完整分步实现源码+数据集+项目介绍).zip
【项目介绍】
这是一个受监督的回归机器学习任务:给定一组包含目标(在本例中为分数)的数据,我们希望训练一个可以学习将特征(也称为解释变量)映射到目标的模型。
受监督问题: 我们可以知道数据的特征和目标,我们的目标是训练可以学习两者之间映射关系的模型。
回归问题: Energy Star Score是一个连续变量。
在训练中,我们希望模型能够学习特征和分数之间的关系,因此我们给出了特征和答案。然后,为了测试模型的学习效果,我们在一个从未见过答案的测试集上进行评估
【你的收获】
数据清理,探索性数据分析,特征工程和选择等常见问题的解决办法
随机搜索,网格搜索,交叉验证等方法寻找最优超参数
可视化决策树
对完整的机器学习项目流程建立一个宏观的了解!值得拥有!!!