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:..

О проекте Многие люди моего поколения заинтересованы в покупке недвижимости, но рынок жилья, кажется, растет и растет. При всем интересе к покупке недвижимости может быть трудно понять, разумна ли запрашиваемая цена за недвижимость. Какие характеристики делают дом более или менее ценным? Изучая дома, продаваемые в районе Сиэтла, и создавая модель машинного обучения для определения их стоимости, мы можем определить, какие характеристики в наибольшей степени влияют на цену продажи..

Наверное, каждый тайваньец знает о необоснованно дорогих ценах на жилье на Тайване. Этому есть несколько объяснений, таких как политика, жадность, плотность населения и т. д. Я бы оставил эти темы в другом месте, так как мне нечего делать, чтобы изменить это. Но давайте поговорим на какую-нибудь интересную тему, например, как на самом деле выглядит цена на жилье на Тайване? Что является важным фактором в цене дома? Можете ли вы действительно построить модель, которая на 100% предскажет..

Создание функций, которые могут помочь алгоритмам машинного обучения работать Этот шаг делает ваши данные готовыми для окончательного обучения. Подход к проектированию функций основан на хорошем понимании данных, как упоминалось в моей предыдущей статье об EDA . Я продолжу с набора данных Housing на Kaggle (использованного для объяснения EDA в предыдущей статье), чтобы проиллюстрировать, как я его спроектировал. Наборы данных для тестирования и обучения объединяются, чтобы начать..