波士顿房价数据集 预测房价

keras预测房价demo，包含数据集及jupyter代码

【预测模型】基于灰度模型预测房价matlab源码.zip

使用特征处理后的数据训练机器学习算法得到训练后的模型，然后将模型保存下来，用于以后的房价预测。

房屋价格预测器 目的和技术：以下程序使用Python ， Matplotlib ， Numpy ， Sympy ， Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序： 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法：我实现了一个多元线性回归模型来预测房价。这种方法也称为多元回归，是一种统计技术，它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下，我从数据集中提取了几个变量，包括房价，犯罪率，年龄，距水的近距离，税收等，以使我的模型更准确。我挑选出与初始价格数据相对应的p值较低的变量，以及对于此特定问题具有逻辑意义的其他条件。然后，我将自己的知识运用到分配方法，标准差，MSE，RMSE等方面……对房价进行最终计算。 另外，我考虑了线性回归中的多重共线性等问题，以确保我的程序尽可能精确。 数据可视化工作： 下面是一个模型，用于说明数据集中变量

基于梯度下降法的线性回归模型预测房价，进行多元线性回归，其中包括一套关于房价预测的数据和基于numpy和pandas基础库的源代码

python人工智能预测房价

深度预测房价EDA 在该项目中，使用Kaggle's competition数据集。 在此过程中，我们将经历： 使用IQR和z-score方法去除异常值 可视化categorical变量和continuous变量 如何处理string dtype列以构建machine learning model 处理missing价值 入门 该可在Kaggle上使用，可在创建该笔记本的相同环境中使用，即使用所使用的相同版本的软件包等。 发现 要了解EDA阶段的发现，请进入 机器学习模型 学习曲线 RMS和R2分数 根据实际值可视化我们的预测 执照

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

第2单元最终项目 目标 该项目的目标是创建一个多元线性回归模型，以准确预测华盛顿州金县的房价。 笔记本设置 对于这个项目，我使用了常规的python库，地理映射库以及统计或回归库。 通用python库 导入json 导入matplotlib.pyplot作为plt 将numpy导入为np 将熊猫作为pd导入 进口泡菜 汇入 地理地图库 从branca.colormap导入线性 导入geopandas作为GPPD 从ipyleaflet导入地图，GeoData，底图，LayersControl，Chropleth，热图，FullScreenControl 从ipyleaflet导入WidgetControl，GeoJSON 从ipywidgets导入文本，HTML 从shapely.geometry导入点，多边形 统计和回归库 从scipy.stats导入zscore 从sk