Привет! Рад, что ты обратился ко мне за помощью. Я хочу рассказать тебе о моем опыте с использованием набора данных ″USA House Prices″ с Kaggle и решении задачи, которую ты описал.
Для начала, я скачал набор данных с Kaggle и провел первичный анализ. Оказалось, что данные содержат информацию о продажах домов в США, включая характеристики дома, такие как количество спален, ванных комнат, площадь дома и т.д., а также цену продажи.
Затем я приступил к подготовке данных. Сначала я проверил, есть ли пропущенные значения в данных, и заполнил их средними значениями для числовых переменных или самым часто встречающимся значением для категориальных переменных. Затем я преобразовал категориальные переменные в числовые с помощью метода ″one-hot encoding″.
Далее я решил удалить выбросы в данных. Для этого я использовал стандартное отклонение и границы ″3 сигм″ для каждой числовой переменной. Те значения, которые выходили за пределы границ, были удалены из набора данных.
После подготовки данных я приступил к обучению модели линейной регрессии. Я разделил данные на обучающую и тестовую выборки в соотношении 70/30. Затем я изучил качество модели на тестовой выборке с помощью метрики Mean Squared Error (MSE). MSE позволяет оценить, насколько сильно модель ошибается в предсказании цен. Более низкое значение MSE указывает на более точные предсказания модели.
Наконец, чтобы визуализировать результаты, я построил график, на котором реальные значения цен были представлены в виде точек, а предсказанные моделью значения были представлены в виде линии. Благодаря этому графику можно легко сравнить реальные значения с предсказаниями модели и оценить, насколько хорошо модель справляется с задачей предсказания цен на дома.
В итоге, я на своем опыте убедился, что весь процесс от загрузки данных до визуализации результатов возможен с использованием питоновского кода. Это отличный инструмент для анализа данных и построения моделей. Более того, однажды побывав на практике, можно с легкостью повторить и применить все эти шаги к другим наборам данных.