NYC-Airbnb-Data: 纽约市 Airbnb 数据分析和预测
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简介：
纽约市-Airbnb 数据分析与可视化项目旨在研究2019年从纽约市地区收集的一份Airbnb数据集，该数据集涵盖了从私人住宅到房间、邻里关系及价格等多个维度的信息。本项目的目标是开发一个基于这些数据的预测模型，并评估其未来在Airbnb上的适用性。
该项目所使用的公开数据集属于Airbnb的一部分，具体细节可参考相关资源链接。该数据集融合了定量与定性数据，包含48,895条记录和16个字段。其中34,218条用于训练模型，而剩余的14,666条则用于测试目标变量PRICE。
通过多种回归算法进行模型构建与评估：
- 线性回归模型的均方根误差（RMSE）分别为0.495和0.498
- 随机森林回归模型的表现为 RMSE 值为 0.493 和 0.509
- XgBoost 模型取得了更低的 RMSE 值，即 0.473（具体数值因格式限制未完整显示）
分类模型评估结果显示：
- 随机森林分类器的准确率为83.4%
- 逻辑回归方法以整体最佳表现，达到84.5%的准确率
- 决策树模型则仅获得了8%的准确率（数据信息不完整）。
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