预测房价问题 House Price Advanced Regression Techniques

机器学习 Python 房价高级回归技术

购房者描述他们的梦想房屋，预测最终价格。问题转换为回归问题，评价标准时RMSE，从MSSubClass，MSZoning，LotFrontage等特征提取新的特征。考虑到评价指标是RMSE，本质是一个回归问题，模型融合时候可以使用多个回归模型进行stacker。采用数据清洗、特征工程、建模和高级回归技术，实现了对数据进行分析，分析数据之间的联系，数据的分布，数据的类型等，最终实现了堆叠回归预测房价，其主要功能包括预测销售价格并练习特征工程，RF和梯度提升，特点是堆叠回归，预测值与真实值误差小。源代码：House price.py 训练集：train.csv 测试集：test.csv 提交样例：sample_submission.csv 最终提交：submission.csv

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[{"title":"（ 5 个子文件 211KB ）预测房价问题 House Price Advanced Regression Techniques","children":[{"title":"房价预测","children":[{"title":"train.csv 449.88KB ","children":null,"spread":false},{"title":"submission.csv 35.03KB ","children":null,"spread":false},{"title":"House price.py 16.03KB ","children":null,"spread":false},{"title":"sample_submission.csv 31.19KB ","children":null,"spread":false},{"title":"test.csv 440.83KB ","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

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