Prices
Exercise 1 - House Prices
Exercise 1 - House Prices 在这个练习中，你将尝试建立一个神经网络，根据一个简单的公式预测房屋的价格。 想象一下，如果房屋定价简单到每间卧室的价格为 5 万 + 5 万，那么一间卧室的房屋价格为 10 万，两间卧室的房屋价格为 15 万等等。 你将如何创建一个神经网络来学习这 ......
Kaggle:House Prices
Kaggle:House Prices 数据处理 首先是处理数据，导入相应的包，使用pandas读取csv文件，并指定Id列为index，本身Id这一列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起以便后续的处理。 train_data = pd.read_csv("dataset/train ......
【House Prices】程序改进1
基本思路 我们第一次实现是选取了十个基本变量作为特征，训练集里NaN的值全都填了0。 仔细想想，可以多选取几个变量，这样或许能提高预测的正确率。 具体实现 首先，我输出了15个关系度比较大的变量，其中，"YearRemodAdd"，"Fireplaces"，"BsmtFinSF1"是三个有价值的变量 ......
【House Prices】具体实现
第一步，将数据集仅保留十个关键变量，其他变量删掉。 # 选择要保留的列 selected_columns = ["SalePrice","OverallQual", "GrLivArea", "GarageCars", "TotalBsmtSF", "1stFlrSF", "FullBath", " ......
【House Prices】基本思路
在考虑使用什么模型之前，我们先看评分标准和数据特点 Kaggle给的评测标准是用"均方根误差"，可以联想到，可能是一个线性回归问题。 看一下数据情况 ......
【House Prices】环境搭建
环境搭建 1.打开Kaggle相关比赛的地址，找到Data一栏，下载数据，需要train.csv和test.csv 2.用cmd在创建的目录下打开notebook，指令：jupyter notebook 3.测试读取数据 import numpy as np import pandas as pd ......
Problem Y: Understanding Used Sailboat Prices
Like many luxury goods, sailboats vary in value as they age and as market conditions change. The attached “2023_MCM_Problem_Y_Boats.xlsx” file include ......