Kaggle Competition on Housing Price Prediction(Ranking Top 4%)
发布时间
阅读量：
阅读量
第一次参加kaggle比赛，得分为0.11356，排名在前4%
问题描述：
基于Kaggle提供的爱荷华州埃姆斯地区的住宅数据集，在该研究中旨在预测各套住宅的价格。其中因变量（因变量）为SalePrice这一连续性数值型指标。因此可以判定这是一个回归分析问题。
核心任务：估计每一个住宅的价格。针对测试数据集中的每一笔记录（即每一条房子的信息），估算其对应的房价（即预测其销售价格）。
判定标准：基于预测值取自然对数后与实际销售价格之间的均方根误差（RMSE）来评估参赛作品的质量（采用这种度量方法意味着无论预测高价值还是低价值房产时产生的误差都会被同等重视）。
数据描述：
该数据集源自kaggle网站；其中包含两部分：训练用例集合与测试用例集合；每个房屋都具有街道类型、建造年份、屋顶类型以及其他相关属性的信息；这些属性信息既包含连续数值型特征（如年龄）、分类标签型特征（如类别），也可能存在缺失标记（如‘na’）；值得注意的是，在训练用例集合中仅包含了房屋价格这一特定属性信息（即标签）。
将训练数据与测试数据各自划分为1460条样本，并分析其特征字段总数为79个。其中35项属于数值型字段（即数值类型），其余44项则属于分类型字段（即类别类型）。
总体的步骤为：
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~