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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    T.S.(黃增勳) 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()