Note:由房价预测例子的学到，用Stacking的思维来汲取两种或者多种模型的优点 ipython的代码和数据集在我的GitHub中，链接在下面，下面的代码是在pycharm里运行的，差别不大。 #Step 1: 检视源数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor imp

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Python基于机器学习进行房价预测.zip

在GitHub上面也能找到，自己去拷贝出来就好了sklearn/datasets/data/boston_house_prices.csv

数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息。 （已将hearder列标题写入数据开头） 其中训练数据主要包括10000条记录，14个字段，分别代表： 销售日期（date）：2014年5月到2015年5月房屋出售时的日期； 销售价格（price）：房屋交易价格，单位为美元，是目标预测值； 卧室数（bedroom_num）：房屋中的卧室数目； 浴室数（bathroom_num）:房屋中的浴室数目； 房屋面积（house_area）：房屋里的生活面积； 停车面积（park_space）：停车坪的面积； 楼层数（floor_num）：房屋的楼层数； 房屋评分（house_score）：King County房屋评分系统对房屋的总体评分； 建筑面积（covered_area）：除了地下室之外的房屋建筑面积； 地下室面积（basement_area）：地下室的面积； 建筑年份（yearbuilt）：房屋建成的年份； 修复年份（yearremodadd）：房屋上次修复的年份； 纬度（lat）：房屋所在纬度； 经度（long）：房屋所在经度。

人工智能-项目实践-回归分析-利用回归模型实现房价预测 目标 根据房屋属性预测每个房子的最终价格 任务流程 分析数据指标 不同指标对结果的影响 连续值与离散值的情况 观察数据正态性 是否满足正态分布 数据变换操作 数据预处理 缺失值填充 标签转换 集成方法建模对比 单模型回归效果 平均与堆叠模型效果对比

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：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） 常规模型融合：多模型平均融合、 高阶模型融合方法：bagging、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。

kaggle房价预测文档整理，kaggle经典比赛房价预测，针对房价不同维度上的属性值的处理，提取出有用的特征，利用Boosting相关算法进行model融合