利用多种机器学习模型，基于钻石的特征来预测其价格。 采用Hyperopt和Pycare...

简介：
钻石在全球范围内广泛存在，其令人惊叹的美丽和独特性使其成为人们梦寐以求的珍宝。 钻石高昂的采购成本以及其稀缺性，赋予了这些产品在市场上极高的价值。 然而，是否存在一种方法能够根据钻石本身的特性来确定其价值？ 本项目旨在利用监督学习技术，构建一个预测模型，该模型将一系列钻石相关变量应用于预测其他钻石的市场价值。 首先，我们对数据集进行了彻底的检查和清理工作。 这一过程中，我们识别出包含分类变量和数值变量的位置，并确认数据集内不存在缺失值。 为了优化模型性能，我们移除了冗余列，并对分类变量进行了编码，按照其固有的顺序关系进行数值化处理，从而充分考虑了分类值的顺序性。 在建模方面，我们采用了线性回归作为基础模型；借助HyperOpt工具优化超参数的随机森林回归器；同时，还选择了Pycaret库提供的第三个模型——LightGradientBoostingMachine。 评估模型的表现时，我们主要依据“mean_square_error”这一指标。 本项目所使用的数据集来源于以下来源...