Betöltés...
Feladat #25
Szerző:Mihai Nan
Nehézség
Az Ön legjobb eredménye
N/A
Ehhez a feladathoz egy regressziós modellt kell implementálni, amely képes előre jelezni egy ház árát (Price) egy rendelkezésre álló adathalmaz felhasználásával.
A modell teljesítményét az átlagos abszolút hiba (MAE) alapján értékeljük.
Az adathalmaz egy CSV fájlban van szervezve és a következő oszlopokat tartalmazza:
A tesztelési halmaz minden lakásához határozza meg a becsült teljes alapterületet a következők összegeként:
Square_Footage + Garage_Size + Lot_Size.
A tesztelési halmaz minden lakásához számítsa ki az arányt:
Garage_Size / Total_Rooms
Az eredmény új oszlopként lesz hozzáadva: Garage_to_Room_Ratio.
Számítsa ki a környezeti stabilitási indexet:
Square_Footage oszlop átlagát a tanítási halmazon.|Square_Footage - Mean(Square_Footage_train)|Építsen egy regressziós modellt a Price mező előrejelzésére, a dataset_train.csv tanítási halmaz felhasználásával.
Határozza meg az előrejelzéseket a dataset_eval.csv értékelési halmazon (amely nem tartalmazza a Price oszlopot).
PriceA MAE számításához használt képlet:
ahol:
N = a teszthalmaz példáinak száma,y_i = a valós érték,y^_i = a modell által előrejelzett érték.Ha a sample_output-ot küldi be, 5 pontot kap.