机器学习预测住房价格 房价-高级回归技术的Kaggle竞争：使用机器学习来预测爱荷华州的房价。 查找kaggle竞赛的链接： ://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 该存储库有几个文件： Code_Predicting房屋价格.py：是带有项目代码的jupyter笔记本。 它还具有注释，以帮助您理解开始代码的思考过程。 预测房价艾姆斯，爱荷华州：pptx：介绍该项目的简报。 它面向具有一定技术知识的公众。 预测房价Iowa.docx.pdf：博客文章，解释了该项目的技术和业务方面。 train.csv：用于项目的数据。 它已上传到github上，为您提供方便，也可以在Kaggle的网页上获取。

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