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分享一下自己的程式範例,請注意這個不是最佳解法,是當時我自己土法煉鋼試出來的,在Kaggle練習賽中,排名後1/3......
但提供給大家參考........
第一段:引用skilearn的模組,由csv讀取資料,計算屋齡,修建日和平均單價
第二段 ,將可能的變數因子做正負相關的檢驗,超過+-0.5以上的才是有相關的,可以納入參數
第三段 觀察其MSSubClass(房子階級)的房價中位數
第四段 將大部分分類描述的值轉置成0和1的計數
第20 個區塊,把資料重組成訓練資料集
第22個區塊 導入各種迴歸,重組各種參數,試run各個迴歸的測試資料預測結果,最後用stacking,混合幾種比較準確的迴歸預測
觀察Model學習的結果,準確率慢慢的提升
模型訓練完畢之後,開始跑測試資料集
預測結果
Output結果到csv檔上傳到Kaggle看練習賽排名
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