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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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例如，考虑到文字--“房价从50万上升到200万”。在Python中，是否有一种简单的方法可以得到这两个数字--50万和200万？
浏览 2提问于2022-04-08得票数 -4
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我编写了多层感知器实现(在Python上)，它能够对Iris数据集进行分类。它采用反向传播算法进行训练，并在隐藏层和输出层上使用sigmoid函数。有人能帮我吗？我对神经网络很陌生谢谢。
浏览 2提问于2013-12-30得票数 1
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假设我是根据房子的大小来预测房价。如果我的r平方是0.60。这意味着住房规模决定了房价变动的60%。
如果我的标准错误= 5.9，这在这个上下文中意味着什么？
浏览 8提问于2016-02-12得票数 0
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提取价格文本Pandas
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我从一个网站上提取了有关房价的数据，但是，价格列中有诸如“优惠超过$790,00”之类的文本。我想要能够提取价格，我已经尝试过了。
浏览 15提问于2021-02-08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)。工作表中几乎没有其他列，如Work_Complexity (高和低)、no.每个活动的子任务的数量。 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
我正在处理一个房价数据集，我想在PowerBI中从python中复制一些地块我正在将相同的数据集加载到power BI中，但我得到的结果是：我甚至没有将设置更改为:不要求和。
浏览 16提问于2019-11-13得票数 0
我有两个Python列表。一份名为area = [1500, 500, 1500, 2000, 2500, 2000]的清单存储了房屋的面积。我创建了一个名为priceDict的字典，它的键是房屋的独特区域，其值是同一地区房价的列表。我创建了另一本名为priceIndexDict的字典，它的键是房屋的唯一区域，其值是同一地区房价指数的列表，如price列表中所示。我编写了下面的Python代码来创建这两个字典。，并创建了新的list newArea，其内容与‘area’相同，但相应的房价异常值区域被删除。
浏览 1提问于2022-11-01得票数 -1
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(Python/Pandas)我正在对英国房价数据进行一些分析，看看房价是否会对附近学校的质量做出反应。我已经将最近的三所学校的URN (唯一的参考号)与数据中的每个房价transaction.These列URN_1，URN_2，URN_3进行了匹配。URN_1 URN_2 URN_3B 100052 100054 100053
有人知道如何使用Python
浏览 3提问于2019-06-17得票数 1
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某些地区的犯罪
浏览 0提问于2019-04-24得票数 1
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The Problem I有一组澳大利亚新南威尔士州议会实施的犯罪数据，并按议会将其与平均房价合并。我现在正在寻找一种线性回归，试图通过邻里的犯罪来预测房价。那么，我的朋友们--我怎样才能用python这个dataframe来获得最好的列呢？
浏览 5提问于2018-01-03得票数 5
下图为给定日期的绑定房价。
目前，我通过对每个cell.so使用sql绑定数据，加载页面需要花费很长时间。下面给出了我使用的代码。
浏览 4提问于2011-07-21得票数 0
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我正在使用英国的房价数据集，并希望创建一个ML模型来预测基于城市(加上其他一些类别)的房价。
作为这一切的新手，我被难住了。
浏览 1提问于2020-07-03得票数 0
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我有一套数据的房价和他们相应的特点(房间，米平方等)。另一个特点是房子的出售日期。其目的是建立一个模型，可以估计一套房子的价格，就像它是今天出售的一样。
浏览 0提问于2021-01-26得票数 2
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我正在编写线性回归的代码，其中我的模型将根据面积预测房价。所以，我只有一个特征，那就是房子的面积，我的输出是价格。我的输入是面积在1000 - 9000之间，房价在280000 - 800000之间。那么，我应该如何执行功能缩放，以及我应该如何通过输出来管理它。我的意思是，如果我把房子的面积在0-1的范围内，房价也在0-1的范围内，然后找出theta1和theta2的值(因为我正在应用线性回归方程，如output = theta1 + theta2*input)，或者我应该将房价降低到1,000-9,000的范围。
浏览 14提问于2019-03-25得票数 0
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