Laboratório de preços de imóveis

Visão geral do projeto

Examinando modelos de preços de imóveis em relação a uma referência simples.

Um estudo de regressão de conjunto usando um conjunto de dados de habitação em sala de aula 545. Os recursos de propriedade dos engenheiros de projeto comparam os pesos do modelo com validação cruzada e reservam um conjunto de testes separado para avaliação.

• Python
• Regressão
• Aprendizado por ensembles
• Avaliação

Por dentro deste projeto

• Preparou um conjunto de dados abrangendo cinco cidades e três categorias de renovação, sem valores faltantes ou identificadores duplicados.
• Preditores projetados de total de cômodos, área por quarto, banheiro por quarto e área de andares, excluindo identificadores e preços dos insumos.
• Utilizou imputação dobrada, escalonamento e codificação one-hot para evitar vazamento de pré-processamento.
• Comparamos quatro candidatos de peso de conjunto com validação quíntupla nas linhas de treinamento 436, selecionando um conjunto 2:1:1 Ridge, floresta aleatória e aumento de gradiente.
• Avaliou 109 linhas reservadas para teste: R² de 0.5353, MAE de 113,249.95 e RMSE de 153,267.51, com erro inferior ao modelo de referência baseado na mediana.
• Adicionados testes 19 e documentada a falta de validação externa, intervalos de previsão e análise de subgrupo; este continua sendo um estudo em sala de aula.

Código-fonte e links