NYC-Airbnb数据分析：Kaggle对NYC Airbnb数据进行数据分析的实践-回归问题（价格预测）-源码

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纽约市Airbnb开放数据-实践内容来源：Aurelien Geron（O'Reilly）的Scikit-Learn，Keras和TensorFlow的动手机器学习，第二版。版权所有2019 Kiwisoft SAS，978-1-492-03264-9 机器学习实践。在O'REILLY的动手机器学习的第2章项目之后实现该项目。目标：根据所有其他指标，预测Airbnb帖子的单价。预测纽约市Airbnb的租金方法：监督学习任务，因为给定了带标签的转换示例（每个示例都带有预期的输出，即单位价格）。回归任务，因为我们需要预测值。多重回归问题，因为系统将使用多个特征进行预测。单变量回归问题，因为我们仅尝试预测每个单位的单个值。没有连续的数据流，不需要适应变化的数据，并且数据足够小以适合存储：批量学习可能的性能指标：均方根误差（RMSE）和绝对绝对误差（MAE）。

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