文件名称：Kaggle-House-Price-ML：机器学习项目
文件大小：12.98MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 06:10:52
JupyterNotebook
Kaggle房屋价格ML 机器学习项目 该存储库是我们为Kaggle House价格进行的项目：高级回归技术 它包含3个文件夹，用于存储原始数据，已处理数据和提交结果。 其余文件是我们进行EDA，构建和调整模型以及应用可解释的ML技术的工作 有2个文件包含我们的最终编码工作： ML_GBM-GLM-RA-EXP.ipynb和ML_EBM.ipynb ML_GBM-GLM-RA-EXP.ipynb是我们进行EDA的地方，对GBM和GLM进行模型比较，并应用包括Shapley值，部分相关性的技术 ML_EBM.ipynb是我们实现Microsoft解释的地方，因此我们将构建的模型将在各个维度上进行解释 文件的其余部分显示了我们探索数据和模型调整的步骤。
【文件预览】：
Kaggle-House-Price-ML-master
----ML_GBM.ipynb(10.07MB)
----results()
--------GBM-V2.csv(34KB)
--------GBM-V3.csv(34KB)
--------EBM_results.csv(34KB)
--------GBM-V4.csv(34KB)
----EDA_V2.ipynb(255KB)
----ML_GBM.html(9.39MB)
----ML_EBM.ipynb(25KB)
----GBM_V4.ipynb(8.26MB)
----GBM_V2.ipynb(8.27MB)
----README.md(812B)
----DataProcessing.ipynb(207KB)
----ML_GBM-GLM-RA-EXP.ipynb(8.63MB)
----ML_EBM.html(312KB)
----EDA_V1.ipynb(409KB)
----.Rhistory(0B)
----processed-data()
--------new_test.csv(413KB)
--------new_train.csv(425KB)
----house-prices-data()
--------test.csv(441KB)
--------train.csv(450KB)
--------sample_submission.csv(31KB)
--------data_description.txt(13KB)