Введение:
Добро пожаловать в первую часть нашей серии статей о прогнозировании цен на жилье в Бангалоре с использованием линейной регрессии. В этой статье мы сосредоточимся на начальных этапах нашего проекта, включая импорт необходимых библиотек, очистку данных и подготовку. Эти шаги имеют решающее значение для обеспечения качества и надежности нашего набора данных, прежде чем приступить к разработке модели.
Вы можете получить доступ к полному коду здесь.
Импорт библиотек:
Прежде чем мы начнем, давайте импортируем основные библиотеки, которые мы будем использовать в проекте:
- Pandas (импортированный как
pd) предоставляет мощные инструменты для обработки и анализа данных, позволяющие нам эффективно работать с нашим набором данных. - NumPy (импортируется как
np) — это фундаментальная библиотека для числовых операций в Python. Он обеспечивает поддержку массивов, математических функций и операций линейной алгебры. - Matplotlib (импортированная как
plt) — это популярная библиотека визуализации, используемая для создания различных графиков, диаграмм и графиков для визуализации данных и анализа закономерностей.
- Загрузка набора данных. Мы загрузим набор данных о ценах на жилье в Бангалоре, используя функцию
pd.read_csv()из Pandas. Эта функция позволяет нам читать набор данных, хранящийся в файле CSV (значения, разделенные запятыми), и сохранять его как кадр данных Pandas для дальнейшей обработки.
2. Исследовательский анализ данных (EDA): выполнение EDA помогает нам получить представление о наборе данных и понять его структуру. Мы можем изучить размеры набора данных, просмотреть сводку его статистики и изучить распределения отдельных переменных.
3. Обработка отсутствующих значений. Определите и обработайте отсутствующие значения надлежащим образом. В зависимости от объема и характера отсутствующих данных мы можем выбрать вменение отсутствующих значений, удаление строк или столбцов с отсутствующими значениями или применение более продвинутых методов обработки отсутствующих данных.
4. Обнаружение и обработка выбросов: идентифицируйте выбросы, то есть экстремальные значения, которые значительно отклоняются от общей картины данных. Выбросы могут влиять на производительность модели, и для обнаружения и обработки выбросов можно использовать различные методы, такие как статистические измерения, визуализация данных и знание предметной области.
5. Кодирование категориальных переменных. Преобразуйте категориальные переменные в числовое представление, которое может быть обработано нашей моделью. Такие методы, как горячее кодирование или кодирование меток, могут применяться для преобразования категориальных переменных в числовые функции.
Обучение модели и оценка:
- Разделение данных: мы разделяем набор данных на наборы для обучения и тестирования, используя функцию
train_test_split()из Scikit-learn. Это позволяет нам обучать модель на части данных и оценивать ее производительность на невидимых данных.
2. GridSearchCV для оптимизации гиперпараметров. Чтобы оптимизировать гиперпараметры нашей модели линейной регрессии, мы используем GridSearchCV. Этот метод исчерпывающе просматривает предопределенный набор гиперпараметров, находя комбинацию, обеспечивающую максимальную производительность модели. GridSearchCV помогает нам точно настроить нашу модель и улучшить ее прогностическую силу.
3. Обучение модели: мы подгоняем модель линейной регрессии к обучающим данным, используя класс LinearRegression() из Scikit-learn. Модель изучает отношения между независимыми переменными (признаками) и целевой переменной (ценами на жилье) путем минимизации суммы квадратов остатков.
4. Создание прогнозов. Используя функцию predict() нашей обученной модели линейной регрессии, мы можем передать предварительно обработанные функции нового экземпляра и получить прогнозируемую цену. Модель применяет изученные коэффициенты к значениям характеристик и в качестве выходных данных выдает оценочную цену на жилье.
Вывод:
В этой серии мы рассмотрели весь процесс прогнозирования цен на жилье в Бангалоре с использованием линейной регрессии. Мы начали с очистки и подготовки данных, за которыми последовала разработка признаков и обучение модели с использованием очищенного набора данных. Наконец, мы продемонстрировали, как использовать обученную модель для прогнозирования цен на жилье для новых экземпляров. Используя эти методы, вы можете разработать надежную модель прогнозирования, которая поможет в оценке цен на жилье в Бангалоре. Не забывайте постоянно оценивать и уточнять свою модель по мере поступления новых данных, обеспечивая ее точность и актуальность на динамично развивающемся рынке недвижимости.
