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Machine_Learning-Housing_grade_prediction_using_python 机器学习被广泛用于建立数据分析的预测模型。 数据集包含一个训练文件，我们使用该训练文件来训练算法以对测试文件进行预测。 该文件包含大约2500多个缺失值。 我们使用KNN插补来自动填充缺失的位置，以进行更好的预测。 用于对训练和测试数据集进行预测的模型是SVM。 使用线性核获得的模型的准确性约为88.6％，比rbf的准确性高23％。