kaggle房价预测-回归模型

回答: 在kaggle房价预测的回归模型中，使用了Lasso回归模型进行预测。代码中首先使用了Lasso(alpha=0.0001)进行模型的训练，然后对测试集进行预测得到了lasso_predict。接着使用了np.expm1函数对预测结果进行了反向转换得到了y_lasso。这样可以使线性回归模型更符合要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [kaggle房价预测-回归模型](https://blog.csdn.net/isla77/article/details/125900871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

相关问题

kaggle房价预测线性回归

Kaggle房价预测竞赛使用的是线性回归模型，目的是根据给定的数据集来预测房价。以下是Kaggle房价预测竞赛的一般步骤：

1. 导入数据：将数据导入Jupyter Notebook或其他分析工具中。
2. 数据清洗：检查数据集中是否有缺失值、异常值或不合理的数据，并进行处理。
3. 特征工程：通过对数据集进行探索，选择合适的特征，并进行特征提取和转换，以提高模型的准确性。
4. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。
5. 模型选择：选择一种合适的线性回归模型，并进行训练。
6. 模型评估：使用测试集评估模型的准确性。
7. 超参数调整：根据模型的表现，调整模型的超参数以提高模型的准确性。
8. 模型预测：使用模型对新的数据进行预测。

在以上步骤中，特征工程和超参数调整是非常重要的步骤，可以大大提高模型的准确性。

线性回归模型kaggle房价预测

这个项目的目标是使用多重线性回归模型来预测墨尔本的房屋价格，并评估模型的性能。数据集来自Kaggle，经过清洗、评估和筛选，删除了多余的数据列和类似ID的特征。该项目的链接是House Prices - Advanced Regression Techniques | Kaggle。在该项目中，我们可以学习如何使用Python和一些流行的机器学习库（如Pandas、NumPy和Scikit-learn）来构建和评估线性回归模型，以及如何使用交叉验证和正则化等技术来提高模型的性能。