文件名称：房屋价格预测：房屋价格预测
文件大小：1.05MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 01:37:48
data-transformation feature-selection xgboost feature-engineering hyperparameter-tuning
房屋价格预测 艾姆斯住房数据集摘自kaggle竞赛。 该项目的目的是预测Boston Housing Dataset中房屋的房价。 提供了两个文件，即训练和测试，并且要估计测试数据的价格。 在这里，我已使用XGBoost进行预测。 感谢Krish Naik制作了这些精彩的视频，以帮助他们理解和实施房价预测。 稍后，我将添加探索性数据分析，并将XGBoost模型的结果与其他回归技术进行比较。 房价预测步骤 加载数据中 数据探索2.1具有空值的特征2.2数值特征 2.2.1 Year Features 2.2.2 Discrete Features 2.2.3 Continous Features 2.3分类特征 数据清理 数据转换4.1稀有分类特征处理 基本模型性能（XGBoost） 超参数调整 最终模型 可视化结果 1.加载数据 df = pd . read_csv
【文件预览】：
house-price-prediction-master
----test.csv(441KB)
----train.csv(450KB)
----README.md(8KB)
----sample_submission.csv(31KB)
----house-price-prediction.ipynb(1.3MB)
----house-price-first-attempt.ipynb(133KB)