波斯顿房价预测stacking

根据引用，波士顿房价预测比赛的目标是根据79个描述房屋特征的属性，对房屋的最终售价进行预测。这是一个典型的回归问题，评估指标是均方根误差（RMSE），为了均衡考虑价格高低对结果的影响，使用了对数转换计算RMSE。根据引用，可以使用特征工程来创建新的特征，例如将"oMSZoning"和"TotalHouse"相乘得到新的特征" _oMSZoning_TotalHouse"。根据引用，与房价（SalePrice）相关性较高的变量包括房屋的整体评分、地上面积、车库容量、车库面积、地下室总面积、一楼平方英尺、完整浴室、地上房间总数和建造年份。可以通过可视化观察特征与房价的关系来进一步分析。

相关问题

stacking模型融合波斯顿房价预测

Stacking模型融合是一种通过将多个基础模型的预测结果作为输入，再经过一层次的次级模型进行预测的方法。在波士顿房价预测中，使用了6个备选模型（Lasso，Ridge，SVR，KernelRidge，ElasticNet，BayesianRidge）进行了Stacking模型融合。
首先，这6个备选模型的预测结果被组合成一个(1458, 6)大小的预测矩阵。然后，将这个预测矩阵加入到训练集中，扩大了特征量。使用扩充后的训练集来训练Stacking模型，最终得分为0.1018。这表明再次训练后的模型性能更好。

接下来，还尝试了使用加权平均的方法进行模型融合。根据备选模型的得分情况，选择了得分最佳的6个模型，并根据它们的得分情况分配了权重。具体的模型和权重信息未提供。

最后，通过将Stacking模型融合后的数据再次加入原训练集中，并训练Stacking模型，得到了最终的预测模型。该模型在测试集上的预测结果为0.1178。提交到Kaggle平台后，该项目成功挤进前3%。

总结一下，Stacking模型融合在波士顿房价预测中被使用，并且通过将多个备选模型的预测结果进行组合和集成，得到了更好的预测性能。

波斯顿房价预测 pytorch

波士顿房价预测是一个重要的领域，它可以帮助人们了解市场走势并做出更明智的投资决策。PyTorch是一个开源的机器学习库，可以用来构建神经网络模型来预测房价。

首先，我们需要收集大量的波士顿房价数据，包括房屋的特征如面积、位置、交通等因素，以及实际的售价。这些数据将被用来训练我们的模型，使其能够从已知数据中学习并预测未知数据。

接下来，我们可以使用PyTorch来构建一个神经网络模型。神经网络是一种模仿人类大脑工作方式的计算系统，通过多层次的神经元进行信息传递和处理。在PyTorch中，我们可以很方便地构建各种结构的神经网络，并进行有效的训练和优化。

然后，我们可以使用训练好的神经网络模型来对新的波士顿房屋数据进行预测。模型将根据输入的房屋特征来给出一个预测的房价范围，帮助人们更好地了解市场趋势和进行投资决策。

总的来说，PyTorch提供了一个强大而灵活的工具来进行波士顿房价预测，通过构建神经网络模型和训练优化，我们可以更准确地预测房价趋势，为市场参与者提供更多有用的信息和帮助。