鳄梨价格 使用Avocado Price Dataframe的Python进行数据分析 这是一项基本的数据分析,使我不知道如何清理数据,设置适当的索引以及绘制正确的图!
2022-12-25 16:41:02 834KB JupyterNotebook
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Predict sales prices and practice feature engineering, RFs, and gradient boosting
2022-06-21 11:34:50 191KB 数据集
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House Prices: Advanced Regression Techniques Kaggle比赛的数据集,官网下载太慢的话可以从这里下。
2022-06-18 21:30:56 191KB House Prices: Ad
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House Prices: Advanced Regression Techniques kaggle项目中房价预测数据集。
2022-05-30 19:20:37 193KB House Prices: Ad kaggle
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预测钻石价格 竞争的目的是根据钻石的特征(克拉,重量,颜色,切工...)预测钻石的价格。 这是为Ironhack Data Analytics训练营的学生创建的学术竞赛。
2022-05-04 22:39:34 970KB JupyterNotebook
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NFT价格 用于查询来自不同NFT市场(例如OpenSea)的价格的脚本。 价格以JSON格式发布,由NFT-Tools项目使用。
2022-03-17 21:02:05 93KB TypeScript
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加州住房价格模型 客观的 我使用“加利福尼亚房屋价格数据集”的“随机森林回归”建立了一个模型,以预测加利福尼亚房屋的价格。 图书馆与依存关系 我在这里列出了该项目所需的所有必要的库和依赖项: import sys , os , tarfile , urllib . request import numpy as np import pandas as pd from sklearn . model_selection import train_test_split , cross_val_score , GridSearchCV from sklearn . model_selection import StratifiedShuffleSplit from pandas . plotting import scatter_matrix from sklearn . impute im
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深度预测房价EDA 在该项目中,使用Kaggle's competition数据集。 在此过程中,我们将经历: 使用IQR和z-score方法去除异常值 可视化categorical变量和continuous变量 如何处理string dtype列以构建machine learning model 处理missing价值 入门 该可在Kaggle上使用,可在创建该笔记本的相同环境中使用,即使用所使用的相同版本的软件包等。 发现 要了解EDA阶段的发现,请进入 机器学习模型 学习曲线 RMS和R2分数 根据实际值可视化我们的预测 执照
2021-09-23 20:13:50 6.53MB JupyterNotebook
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