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Kaggle自行车租赁预测竞赛-数据集

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简介：
该数据集来自Kaggle自行车租赁预测竞赛，包含历史天气条件和租车站点自行车租赁记录，旨在通过分析影响因素来预测未来需求。 Kaggle自行车租赁预测比赛是一个数据分析竞赛，参赛者需要根据历史数据来预测未来的自行车租赁需求。这是一个很好的机会来展示你的机器学习技能，并与全球的数据科学家们交流学习。

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  • Kaggle自行车租赁预测竞赛-数据集
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    该数据集来自Kaggle自行车租赁预测竞赛，包含历史天气条件和租车站点自行车租赁记录，旨在通过分析影响因素来预测未来需求。 Kaggle自行车租赁预测比赛是一个数据分析竞赛，参赛者需要根据历史数据来预测未来的自行车租赁需求。这是一个很好的机会来展示你的机器学习技能，并与全球的数据科学家们交流学习。
     
  • 房屋租赁查询次数预测竞赛【Kaggle竞赛】数据集
    优质
    该Kaggle竞赛数据集用于预测房屋租赁市场的查询次数，参赛者需利用历史租赁查询数据建立模型，以帮助房地产行业更准确地预测市场趋势。 根据房屋租赁信息发布日期和其他相关特征来预测该租赁信息预计被查询点击的次数，从而提供欺诈控制和信息质量监测功能，帮助房东和代理人更好地理解租户的需求和偏好。
     
  • 房屋租赁查询次数预测竞赛[Kaggle竞赛].zip
    优质
    本Kaggle竞赛数据集用于预测房屋租赁平台上的用户查询次数，旨在通过历史搜索行为分析，帮助房产平台优化资源配置和用户体验。 房屋租赁信息查询次数预测竞赛【Kaggle竞赛】.zip包含了与房屋租赁相关信息的查询次数预测相关的数据和文件，适用于参与相关领域的数据分析或机器学习比赛。
     
  • 贷款违约预测 Kaggle 竞赛数据集
    优质
    这是一个来自Kaggle平台的贷款违约预测竞赛的数据集，包含大量有关借款人的信息，旨在帮助模型学习并预测个人是否会违约还款。 贷款违约预测竞赛的数据集包含了个人的金融交易记录，并已经过标准化及匿名处理。数据集中共有20万个样本，每个样本包含800个属性变量且彼此独立。每条记录被标记为“违约”或“未违约”，对于发生违约的情况会额外标注出损失率（范围在0到100之间），表示贷款的损失比例；而未出现违约情况下的损失率为零。该数据集用于通过样本特征值来预测个人贷款可能产生的违约风险及其潜在经济损失，这些信息来源于英国帝国理工大学的研究项目中。
     
  • 《参与Kaggle竞赛：房价预测》数据集
    优质
    本数据集为Kaggle竞赛“房价预测”设计，包含详细的住宅属性与对应价格信息，旨在通过机器学习模型准确预测房屋售价。 实战Kaggle比赛：房价预测-数据集 在参与Kaggle的房价预测比赛中，参赛者需要利用提供的数据集进行模型训练与优化，以提高对房屋价格的预测准确性。该过程不仅能够帮助提升个人的数据分析能力、机器学习技能和竞赛经验，同时还能通过与其他选手的竞争交流来获取新的知识和技术见解。 比赛的核心在于如何有效地处理并解析海量数据中的关键信息，并将其转化为有助于房价预估的有效特征；此外，在模型选择方面也需要综合考虑不同算法的优缺点及其适用场景。因此，参加此类活动对于希望在房地产数据分析领域深入发展的人员来说是一个极佳的学习机会和实践平台。
     
  • 纽约市出租车费用预测竞赛：在Kaggle上建模预测出租车费用
    优质
    本竞赛要求参赛者基于纽约市丰富的出租车数据，在Kaggle平台上构建模型以预测出租车费用。参与者需运用统计学和机器学习技术，优化其模型准确度，以期在众多选手中脱颖而出。 纽约市出租车票价预测Kaggle竞赛建立了一个用于预测纽约市出租车费率的模型。
     
  • Kaggle平台上关于自行车共享的竞赛数据集
    优质
    此简介描述的是Kaggle平台上的一个竞赛专用数据集，聚焦于自行车共享系统。参与者需利用历史使用记录预测未来租借量，以支持更高效的资源管理与规划。 Kaggle平台上的bike-sharing竞赛使用了一个数据集。这个数据集包含了与自行车共享需求相关的信息。
     
  • Airbnb新用户民宿预订预测-Kaggle竞赛数据集
    优质
    本数据集为Airbnb新用户民宿预订行为预测的Kaggle竞赛专用，包含用户及房源信息，旨在通过机器学习模型预测新用户的预订倾向。 Airbnb 新用户的民宿预定预测，这是一个 Kaggle 比赛的完整数据集，主要包含六个 csv 文件，请有需要的小伙伴下载。
     
  • 汽车价格预测：数据集取自Kaggle
    优质
    本项目利用Kaggle平台提供的汽车销售数据集，旨在建立一个模型来预测汽车的价格。通过分析影响车价的各种因素，为消费者和汽车行业提供有价值的参考信息。 车价预测：数据集来自Kaggle。
     
  • 华盛顿特区自行车租赁预测（Python）
    优质
    本项目使用Python语言分析华盛顿特区自行车租赁数据，建立预测模型以估算未来需求，助力优化城市公共自行车服务。 ### 项目名称：区域自行车租赁预测模型 **项目概述：** 本项目旨在对华盛顿某一特定时段的自行车租赁数量进行准确预测，从而帮助经营户主根据天气状况、日期特性等因素合理安排区域内自行车资源。 **项目流程：** 1. **数据探索与清洗（EDA）:** 对原始数据集进行全面的数据探索分析，并处理缺失值和异常值。 2. **特征工程：** - 关联性分析及可视化，对时间性和气候性的主要特征进行深入挖掘； - 处理多重共线性问题以及偏态分布的调整。 3. **模型构建与评估：** 使用均方根对数误差（RMSLE）作为损失函数标准，测试并比较随机森林(RandomForest)、逻辑回归(LR)和梯度提升决策树(GDBT)三种算法的效果。 **项目结论：** 通过对比不同机器学习方法的预测结果发现，GDBT模型在该任务中表现最优，其均方根对数误差（RMSLE）值为0.1908。