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回归树性能不佳
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我的目标是像房价这样的连续价值。我正在用它训练一个回归树。我在scklearn中使用Gradientboostregressor，Python。我的目标值(房价)呈L型分布:高端房价比低端房价高出10倍。我的回归树模型低估了高值，而高估了低值。
我能做些什么来改进模型预测？我尝试对log(价格)建模，然后对exp(预测)建模，但效果不佳。
浏览 1提问于2020-05-21得票数 1
在学习了SQL server的基本概念之后，我想知道(SQL server)和(如Pandas、Numpy、Matplotlib和python中的seaborn等库)在分析数据方面有什么区别吗？
浏览 3提问于2022-02-08得票数 0
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如何预测下面，以及哪种算法是最合适的。 Employee具有工作活动Start_Date & End_Date (列)。如何预测Start_Date的工作活动End_Date？必须使用哪种ML算法？ 这可以被认为是一个现实的用例吗？ 谢谢！
浏览 23提问于2020-04-23得票数 0
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概念漂移是指模型试图预测的目标变量的统计特性随时间以不可预见的方式发生变化。随着时间的推移，房价会发生变化，因此，我今天使用的模型在未来可能毫无意义。我们是否不断更新过去的房价取代旧房价的投入？
我们是否为“销售日期”添加了额外的功能--通过将一个时间方面作为具有较大数据集的特性来添加？
浏览 0提问于2018-04-17得票数 5
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这项任务的目的是预测房价。根据加州住房数据集建立了一个预测房价的模型，并使用以下代码进行了评估。housing_predictions)平均房价在
浏览 0提问于2018-07-14得票数 0
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用回归数据模型预测价格
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建立了基于多个自变量预测房价的回归数据模型。我得到了回归方程和系数。在拆分数据集之前，我使用了StandardScaler()来缩放变量。现在我想用我的回归模型来预测房价，当给出自变量的新值时，我能直接用自变量的值来计算价格吗？或者在包含自变量的值之前，我应该通过StandardScaler()方法传递这些值吗？
浏览 1提问于2020-02-24得票数 0
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有太多的记录和特性，一些数据集有很多特性(有时被称为columns__)，让我们以Kaggle平台上的一个例子为例，有一个数据集用于预测房价，根据它的特性知道房价是多少，因此，问题是如何从数据集中识别有意义的特征？
浏览 0提问于2020-09-16得票数 1
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我想根据AVG和上一个日期来预测下一个日期。 为此，我进行了线性回归，得到了预测的频率。我对结果感到满意，因为它们从预测到测试集有一个很小的误差。然后计算误差度量，得到以下我满意的结果： MAE: 0.11467427514645877RMSE: 0.1810927111817702 既然我已经有了预测的频率，我如何获得下一个(预测的)日期？有没有办法在python/pandas中输入最后的日期和预测的频率并
浏览 47提问于2021-04-01得票数 0
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我计算了两个因变量(地块/房屋大小与成本)的相关性，相关性为0.87。我想用这个指数来衡量规模增加或减少时成本的增加或减少。是否可以使用相关性？多么?
浏览 1提问于2019-06-21得票数 1
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我正在构建一个房价预测模型，假设我在北京各地区的平均房价上有一个DataFrame df。我是从我的训练中得到的。
浏览 3提问于2017-05-03得票数 0
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我有一个OLS模型来估计房价 import numpy as np
model = sm.ols('np.log(price) ~ np.log(lotsize) + np.log(sqrft) + bdrms', data = df).fit() 我想将以下betas值插入到预测y(价格)的估计方程中： 批量= 20000，sqrft = 2500，bdrms =4 在R中有一种很好的方法来实现这一点，我正在尝试在Python中复制这一点，但到
浏览 30提问于2020-02-01得票数 0
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我有一个数据集，并试图预测房价。几个变量(#卧室，#浴室，面积，.)使用常量0或-1表示“未知”。这是很好的做法吗？
删除这些值将导致丢失过多的数据。
浏览 1提问于2022-09-04得票数 0
房价挑战卡格尔我正试图用RandomForestClassifier预测房价。预测之后，所有id的价格都是一样的。你对这个问题有什么想法吗？
浏览 26提问于2019-02-28得票数 0
我可以成功地进行可视化和分类模型预测。但我想知道如何从集群开始。因为我找不到无监督学习或聚类技术的选择吗？在无人驾驶人工智能中，我应该在哪里执行聚类操作？集群操作是否适用于无人驾驶人工智能？
浏览 1提问于2018-06-20得票数 0
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Y轴:残差X轴:预测变量或拟合值.自变量和因变量(S)在哪里？如何识别错误？这是视频的文字记录：
通过检验预测值和实际值，我们看到了一个差异。我们通过减去预测值和实际目标值来获得这个值。然后，我们用因变量作为水平轴在垂直轴上绘制该值。同样，对于第二个样本，我们重复这个过程。从预测值中减去目标值。然后绘制相应的值。看这幅图能让我们对我们的数据有一些了解。我们期望看到的结果是零均值，均匀分布在x轴附近，具有相似的方差。没有曲率
浏览 0提问于2018-12-23得票数 3
我试图了解犯罪频度对某些地区房价的影响。为此，我从芝加哥犯罪数据和zillow房地产数据开始。我想了解房价与犯罪频度之间的关系，以及某些地区的前五大犯罪。有没有有效的方法来训练某些地区房价与犯罪频度之间潜在关系的回归模型？有什么启发性的想法来继续前进吗？示例数据片段：📷我的尝试from sklearn.linear_model有人能告诉我如何建立正确的模型来预测</e
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
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Epsilon指定在训练损失函数中没有惩罚的epsilon管与距离实际值的epsilon预测的点数相关联。如果我的理解正确，这意味着如果我想要建立一个预测房价的模型，并且允许我的预测为5000欧元(即更高或更低)，那么我的epsilon可能是"5000“。由于SVR算法不知道原来的房价，只知道缩放的价格，所以用同样的方法来缩放epsilon值是有意义的。这是正确的吗？
grid_r
浏览 3提问于2021-11-09得票数 1
我目前正在处理“印度大都市地区的住房价格” (kaggle )，为6个不同的城市提供6个不同的csv文件。
它们都有相同的列(40)。在一个房地产网站项目上，我很困惑，是为每个csv建立单独的模型，还是将所有csv合并成一个模型(数据清理后)来预测房价。
浏览 0提问于2021-04-18得票数 0
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