Makmal harga rumah

Gambaran projek

Meneliti model harga rumah berbanding garis dasar mudah.

Kajian regresi ensemble menggunakan set data perumahan kelas sebanyak 545 baris. Projek menerbitkan ciri hartanah, membandingkan pemberat model melalui pengesahan silang dan menyimpan set ujian berasingan untuk penilaian.

• Python
• Regresi
• Pembelajaran ensembel
• Penilaian

Di dalam binaan ini

• Menyediakan set data merentas lima bandar dan tiga kategori pengubahsuaian, tanpa nilai hilang atau pengecam pendua.
• Menerbitkan peramal jumlah bilik, keluasan setiap bilik tidur, nisbah tandas kepada bilik tidur dan keluasan tingkat sambil mengecualikan pengecam serta harga daripada input.
• Menggunakan imputasi, penskalaan dan pengekodan one-hot yang dipadankan dalam setiap lipatan untuk mengelakkan kebocoran prapemprosesan.
• Membandingkan empat calon pemberat ensemble melalui pengesahan lima lipatan pada 436 baris latihan, lalu memilih ensemble Ridge, random forest dan gradient boosting berwajaran 2:1:1.
• Menilai 109 baris ujian terasing: R² 0.5353, MAE 113,249.95 dan RMSE 153,267.51, dengan ralat lebih rendah daripada garis dasar median.
• Menambah 19 ujian serta mendokumenkan ketiadaan pengesahan luaran, selang ramalan dan analisis subkumpulan; projek kekal sebagai kajian kelas.

Kod sumber & pautan