机器学习项目：预测房价模型开发与特征选择

资源摘要信息:"GA-DSI-Project-02是一个机器学习项目，其核心目标是开发一个能够预测房屋价格的模型。通过使用训练数据集，该模型基于房屋的属性数据来估计价格。为了提升模型性能，项目采用回归分析方法进行特征选择。 该项目使用了两组数据集，其中训练数据集包含2,051条记录，每条记录由80个特征以及一个销售价格字段组成，共计81列。测试数据集包含879条记录，同样有80个特征，但不包含销售价格，需要模型预测。数据集包含连续变量、序数变量和标称变量。为了方便理解数据集内容，项目还提供了一个数据字典。 项目成果需要提交为两个Jupyter Notebook。第一个笔记本名为'02 Data_Clean_Transform-for-ss'，涵盖了数据清洗和转换的步骤，这一环节对训练数据和测试数据都适用，并且其中的预测结果已经被提交至Kaggle平台进行评估。第二个笔记本名为'05 Feature_Engineering_Prediction-ss'，包含了两个主要部分：探索性数据分析（EDA）和特征工程。在EDA部分，使用热图来可视化连续变量和有序变量与销售价格之间的关系。特征工程部分则涉及到迭代地使用回归分析来选择最优特征，进而完善机器学习模型。 标签为'JupyterNotebook'，表明该项目主要通过Jupyter Notebook这一交互式编程环境来完成。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、可视化和解释性文本的文档。它广泛应用于数据清洗、转换、数据分析、机器学习模型开发等任务中。 压缩包子文件的文件名称列表中的'GA-DSI-Project-02-master'表明这是一个项目源代码的压缩包，可能包含项目所需的所有文件，包括代码、数据集、数据字典、笔记本文件和其他资源文件。通过这些资源，可以完整地复现和理解项目过程和结果。"