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美国King County房价预测模型训练 聚焦房屋销售价格与基本信息分析

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简介:
本项目专注于开发针对美国King County地区的房价预测模型,通过深入分析影响房产销售价格的基本信息,旨在为购房者和投资者提供精准的价格趋势预判。 数据涵盖了2014年5月至2015年5月期间美国King County的房屋销售价格及基本信息。(已将列标题添加在数据开头)训练数据包含约10,000条记录,共涉及14个字段,具体如下: - 销售日期(date):房屋于2014年5月至2015年5月间出售的具体时间; - 销售价格(price):交易的金额单位为美元,这是需要预测的目标值; - 卧室数(bedroom_num):房屋中的卧室数量; - 浴室数(bathroom_num): 房屋内的浴室数量; - 房屋面积(house_area):生活区域的总面积; - 停车面积(park_space):停车区的大小; - 楼层数(floor_num):房屋总共有多少层楼; - 房屋评分(house_score):King County 的房屋评价系统对房产的整体评估分数; - 建筑面积(covered_area):除去地下室以外的所有建筑区域总面积; - 地下室面积(basement_area): 地下空间的大小; - 建造年份(yearbuilt):房子建成的具体时间点; - 修复年份(yearremodadd):房屋最近一次翻修的时间; - 纬度(lat)、经度(long):房产的位置坐标。

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客服
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  • King County
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    本项目专注于开发针对美国King County地区的房价预测模型,通过深入分析影响房产销售价格的基本信息,旨在为购房者和投资者提供精准的价格趋势预判。 数据涵盖了2014年5月至2015年5月期间美国King County的房屋销售价格及基本信息。(已将列标题添加在数据开头)训练数据包含约10,000条记录,共涉及14个字段,具体如下: - 销售日期(date):房屋于2014年5月至2015年5月间出售的具体时间; - 销售价格(price):交易的金额单位为美元,这是需要预测的目标值; - 卧室数(bedroom_num):房屋中的卧室数量; - 浴室数(bathroom_num): 房屋内的浴室数量; - 房屋面积(house_area):生活区域的总面积; - 停车面积(park_space):停车区的大小; - 楼层数(floor_num):房屋总共有多少层楼; - 房屋评分(house_score):King County 的房屋评价系统对房产的整体评估分数; - 建筑面积(covered_area):除去地下室以外的所有建筑区域总面积; - 地下室面积(basement_area): 地下空间的大小; - 建造年份(yearbuilt):房子建成的具体时间点; - 修复年份(yearremodadd):房屋最近一次翻修的时间; - 纬度(lat)、经度(long):房产的位置坐标。
  • -
    优质
    本项目致力于通过分析影响房价的各种因素,建立模型以准确预测房屋销售价格,为购房者和投资者提供决策支持。 任务是根据房屋信息预测房屋销售价格,包括卧室数量、居住区、位置、附近学校以及卖方摘要。数据集包含训练数据和测试数据两部分,其中测试集中的一些房子在训练集中的房子之后出售。此外,在私人排行榜上的某些房产是在公共排行榜上列出的房产之后被售出的。压缩包内含两个不同的处理方法文件及一个生成预测提交文件的脚本。
  • 优质
    本项目聚焦于通过数据分析和模型构建来预测房屋价格。采用多种统计学方法及机器学习算法,结合地理位置、房产特征等多维度数据,旨在为购房者、投资者提供精准的价格参考依据。 艾姆斯住房数据集来自Kaggle竞赛。该项目的目标是预测Boston Housing Dataset中房屋的价格。提供了一个训练文件和一个测试文件,需要根据这些数据来估计测试集中房屋的价格。在这里,我使用了XGBoost进行价格预测,并感谢Krish Naik的视频教程帮助理解并实施房价预测。 之后,我会添加探索性数据分析,并将XGBoost模型的结果与其他回归技术进行比较。 房价预测步骤如下: 1. 加载数据 2. 数据探索:包括检查具有空值的特征、数值特征(年份相关的特征和离散型特征)、分类特征。 3. 数据清理 4. 数据转换,特别是处理稀有分类特征。 5. 构建基本模型性能(使用XGBoost) 6. 调整超参数 7. 建立最终预测模型 8. 可视化结果
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    本Python脚本提供了对美国华盛顿州King County地区的房地产市场进行深入分析的功能,涵盖房价趋势、影响因素等数据洞察。 数据清洗包括处理重复值、缺失值以及去除异常值,并进行变量处理。我们将分析房屋单位居住面积价格与房屋得分之间的关系,同时探讨房屋价格与房屋面积及配置的关系。此外,还会生成各变量相关系数的热力图和绘制多变量散点图以展示相关性较大的变量间的关系。最后,我们会研究房屋面积单价随成交年份以及房屋建成年限的变化趋势,并统计不同销售时间段的数据情况。
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    本教程详细讲解如何构建和训练用于预测房价的数据模型,涵盖数据收集、预处理及多种机器学习算法应用,适合初学者入门。 这篇教程详细介绍了如何进行房价预测,涵盖了从数据处理、清洗数据到提取特征向量的全过程,并且深入讲解了线性回归、岭回归和lasso等多种模型的训练方法以及参数调优技巧。整个过程需要用到pandas 和 sklearn 等工具库。
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    本资源包含一个详细的房价预测模型及其训练过程,并提供四个具体案例进行深入分析,帮助理解数据驱动的方法在房地产市场中的应用。 本段落介绍了房价预测的模型训练方法,并通过四个案例进行了详细阐述:一是深圳二手房房价预测;二是厦门房价预测;三是房天下二手房建模与预测;四是波士顿的房价数据分析。
  • 金县数据的线性回归-King County House Sales
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