房价实验室

项目概述

将房价模型与简单基线进行比较。

一项使用 545 条记录的课堂住房数据集的集成回归研究。项目构造房产特征，通过交叉验证比较模型权重，并保留独立测试集用于评估。

• Python
• 回归
• 集成学习
• 评估

作品详情

• 准备覆盖五个城市和三类装修状况的数据集，无缺失值或重复标识符。
• 构造总房间数、每卧室面积、卫生间与卧室比率和楼层面积特征，输入中不包含标识符及价格。
• 在各折内拟合插补、缩放和独热编码，防止预处理泄漏。
• 在 436 条训练记录上通过五折验证比较四组集成权重，选出 Ridge、随机森林和梯度提升的 2:1:1 组合。
• 评估 109 条留出记录：R² 为 0.5353、MAE 为 113,249.95、RMSE 为 153,267.51，误差低于中位数基线。
• 添加 19 项测试，并记录缺少外部验证、预测区间和子群分析；该项目仍属课堂研究。

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