【项目实战】基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战

Python283

说明:这是一个机器学习实战项目(附带 数据+代码+文档+代码讲解),如需 数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。

【项目实战】基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战

【项目实战】基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战

1.项目背景

随着大数据时代的到来,拥有大数据的思想非常重要,人工智能技术在各个行业的应用随处可见。在制造业,人工智能技术可以大幅提高生产效率,节约人力成本,提高产品质量;在服务业,它可以优化行业现有产品和服务,提高其质量和劳动生产率;金融、医疗等领域,也因为人工智能技术的加入而更加繁荣,人们的生活也更加便利。

[En]

With the arrival of the era of big data, it is very important to have big data's thought, and the application of artificial intelligence technology in various industries can be seen everywhere. In the manufacturing industry, artificial intelligence technology can greatly improve production efficiency, save labor costs and improve product quality; in the service industry, it can optimize the existing products and services of the industry, improve its quality and labor productivity; financial, medical and other fields, but also because of the addition of artificial intelligence technology and more prosperous, people's life is also more convenient.

住房作为每个公民的必需品,在生活中扮演着非常重要的角色。买房成为人们经常谈论的话题,如何适时买卖房屋也成为关注的焦点。因此,在此背景下,房价预测存在相关问题。目前,房价预测领域主要体现在两个问题上:一是选择合适的数学模型来预测房价走势,以评估房价的变化;二是找出房价变化的原因。国家可以利用这一点来帮助市场协调房价的变化,公民可以根据时事判断启动的时机。本项目主要分析第一个问题,即选择合适的数学模型来帮助预测房价。

[En]

As a necessity for every citizen, housing plays a very important role in life. Buying a house has become a topic that people often talk about, and how to buy and sell a house at the right time has also become the focus of attention. Therefore, in this context, there are problems related to the prediction of house prices. At present, the field of house price forecasting is mainly reflected in two issues: one is to choose an appropriate mathematical model to predict the trend of housing prices in order to evaluate the changes in housing prices; the other is to find out the causes of the changes in housing prices. The state can use this to help the market coordinate changes in housing prices, and citizens can judge the timing of starting according to current events. This project mainly analyzes the first problem, that is, to choose an appropriate mathematical model to help predict house prices.

该项目将从某一区域的房价数据入手,以该区域内房屋的相关属性为特征,对重要信息进行筛选,并对部分信息进行适当处理,最后利用其预测该区域内其他房屋的价格。

[En]

This project will start from the housing price data of a certain area, take the relevant properties of the houses in the area as the characteristics, screen the important information, and deal with some information appropriately, and finally use it to predict the prices of other houses in the area.

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:

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