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Kaggle——House Prices（房屋价格预测）简单实现

news 来源：原创 2025/8/21 6:07:43

题目‌：

从Kaggle的“House Prices - Advanced Regression Techniques”数据集
使用Pandas读取数据，并查看数据的基本信息。
选择一些你认为对房屋价格有重要影响的特征，并进行数据预处理（如缺失值处理、异常值处理等）。
使用matplotlib绘制特征与目标变量（房屋价格）之间的散点图或箱线图，观察它们之间的关系。
将数据分为训练集和测试集。
使用numpy或scikit-learn搭建一个线性回归模型，并在训练集上进行训练。
在测试集上评估模型的性能，并计算均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）。
尝试使用不同的特征组合或进行特征选择，观察模型性能的变化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 设置中文显示
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = Falsedef load_data(file_path):"""加载数据并查看基本信息"""df = pd.read_csv(file_path, encoding="utf-8")print("数据基本信息：",df.columns)return dfdef preprocess_data(df, features, target):"""数据预处理：去除重复特征、处理缺失值和异常值"""features = list(set(features))  # 去除重复特征X = df[features]Y = df[target]# 合并特征和目标变量combined = pd.concat([X, Y], axis=1)# 删除包含缺失值的行combined = combined.dropna()# 异常值处理（使用 IQR 方法）def remove_outliers(df):Q1 = df.quantile(0.25)Q3 = df.quantile(0.75)IQR = Q3 - Q1df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]return dfcombined = remove_outliers(combined)# 重新分离特征和目标变量X = combined[features]Y = combined[target]return X, Ydef plot_features(X, Y):"""绘制特征与目标变量的散点图"""for feature in X.columns:plt.scatter(X[feature], Y)plt.title(f"{feature}-房价")plt.xlabel(feature)plt.ylabel("房价")plt.show()def train_model(X, Y):"""划分训练集和测试集，训练模型并评估性能"""x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=22)# 数据标准化transfer = StandardScaler()x_train = transfer.fit_transform(x_train)x_test = transfer.transform(x_test)# 训练模型estimator = Ridge(alpha=1)estimator.fit(x_train, y_train)# 预测y_predict = estimator.predict(x_test)# 评估模型ret = estimator.score(x_test, y_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_predict)rmse = np.sqrt(mse)print("预测值：", y_predict)print("准确率：", ret)print("均方误差（MSE）：", mse)print("均方根误差（RMSE）：", rmse)return estimatorif __name__ == "__main__":file_path = "./data/train.csv"df = load_data(file_path)x = ['GrLivArea', 'OverallQual', 'TotalBsmtSF', 'GarageCars']y = ['SalePrice']X, Y = preprocess_data(df, x, y)plot_features(X, Y)model = train_model(X, Y)

结果展示：

准确率： 0.8232886900015453
均方误差（MSE）： 591601359.6413734
均方根误差（RMSE）： 24322.856732739543

Kaggle——House Prices（房屋价格预测）简单实现

题目‌： 从Kaggle的“House Prices - Advanced Regression Techniques”数据集使用Pandas读取数据，并查看数据的基本信息。选择一些你认为对房屋价格有重要影响的特征，并进行数据预处理（如缺失值处理、异常值处理等）。…...

编程日记 2025/8/21 6:07:43

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一.用 OpenSSL 依据已有的自签名 CA 注销签发的证书的步骤 1. 准备工作你得有自签名 CA 的私钥（通常是 .key 文件）、CA 证书（通常是 .crt 文件）以及证书吊销列表（CRL）文件。若还没有 CRL 文件&#xff0c…...

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kubeadm部署k8s

我在阿里云上部署的k8s master 4c/8g/40g rocky linux8.9 node1/node2 2c/4g/40g rocky linux8.9 安装docker (我安装的是v1.19.1版本，是旧版本，可以装新版本，docker的版本和kubeadm,kubectl,kubelet版本相同） 1.所有…...

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编程日记 2025/8/21 14:39:49

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编程日记 2025/8/21 14:40:36

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目录编辑前言交换机 Direct交换机与Fanout交换机的差异 Topic交换机 Topic交换机相比Direct交换机的差异生成我们的交换机，队列，以及绑定关系基于代码去生成交换机和队列基于注解去声明队列和交换机消息转换器消息队列的高可靠性发送…...

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编程日记 2025/8/20 22:30:44

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编程日记 2025/8/19 0:56:46

即插即用！长安汽车复旦提出LMPOcc：长期记忆先验实现占用预测任务新SOTA

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《Python星球日记》第36天：线性代数基础

名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊） 专栏：《Python星球日记》，限时特价订阅中ing 目录一、标量、…...

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编程日记 2025/8/21 14:41:43

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以下是基于Spring Boot操作MongoDB的完整示例大全，涵盖增删改查、聚合查询、索引、事务等核心功能： 一、基础CRUD操作 1. 环境配置依赖配置（pom.xml） <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId…...

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SpringCloud入门教程合集(1)-SpringCloud简介与Eureka+Feign实现服务注册中心、服务提供与服务消费

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编程日记 2025/8/19 0:56:26

【Linuc】深入理解 Linux 文件权限

文章目录一、权限基础解析1. 权限三元组2. 权限类型与数字映射二、查看文件权限三、修改权限实战1. chmod 命令符号模式数字模式（推荐）2. chown 修改归属四、特殊权限机制1. SetUID (Set User ID)2. SetGID (Set Group ID)3. Sticky Bit五、高级权限管理1. 默认权限控制2. A…...

编程日记 2025/8/21 14:39:47

ExtraMAME：复古游戏的快乐“时光机”

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使用VMware Workstation pro 17.5.1在Windows上安装Ubuntu 24.04.2的详细步骤

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ctfshow web入门 web49

信息收集此%非彼%，%0a中的%不会被识别，因为识别之前就已经自动转化为了换行符所以和之前一样的解法，没什么好说的 if(isset($_GET[c])){$c$_GET[c];if(!preg_match("/\;|cat|flag| |[0-9]|\\$|\*|more|less|head|sort|tail|sed|cut|…...

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AI+浏览器自动化：Nanobrowser Chrome 扩展的使用「详细教程」

AI+浏览器自动化：Nanobrowser Chrome 扩展的使用「详细教程」一、前言二、Nanobrowser简介2.1 项目背景2.2 核心特性三、安装与配置3.1 安装方式3.1.1 Chrome Web Store安装3.1.2 手动安装最新版3.2 基本配置3.2.1 添加API Key3.2.2 选择模型3.2.3 其他设置四、核心功能详解4…...

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【表设计】外键的取舍-分布式中逐渐消失的外键

在分布式大行其道的今天，为什么外键约束越来越少？ 外键-数据链接带来强制完整性在关系型数据库中，外键（Foreign Key）可以用于建立和强制两个表之间的数据链接。在层次数据结构一篇的闭包表简单设计中，…...

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HarmonyOS 5.0 分布式数据协同与跨设备同步

大家好，我是 V 哥。使用 Mate 70有一段时间了，系统的丝滑使用起来那是爽得不要不要的，随着越来越多的应用适配，目前使用起来已经和4.3的兼容版本功能差异无碍了，还有些纯血鸿蒙独特的能力很是好用，比如&am…...

编程日记 2025/8/19 0:56:04

多行文本省略

方式1 兼容性不好 height: 100px; line-height: 25px; overflow: hidden; display: -webkit-box; -webkit-box-orient: vertical; -webkit-line-clamp: 4;方式2 利用浮动环绕、空白元素站位margin-top调整位置 <div class"wrap"><div class"more"…...

编程日记 2025/8/19 0:56:02

Adobe卸载清理工具Creative Cloud Cleaner Tool下载

Adobe Creative Cloud Cleaner Tool 是 Adobe 公司官方推出的一款卸载清理工具，主要用于清理 Creative Cloud 应用程序在安装、更新或卸载过程中可能遗留下来的错误配置文件、缓存、注册表项或其他系统级残留内容。相比一般的卸载程序，它更深入地处理系统…...

编程日记 2025/8/20 14:51:59

分布式、高并发-Day03

以下是 Day 3 详细学习内容（线程池拒绝策略实战：DiscardOldestPolicy与CallerRunsPolicy，30 分钟完整计划），包含策略原理、分步代码实战和场景解析： 📖 今日学习目标掌握DiscardOldestPolicy…...

编程日记 2025/8/20 21:33:07

高等数学第四章---不定积分（4.4有理函数的不定积分2）

&4.4有理函数的不定积分2 篇幅有限制，例题的解答会占大量字符，html限制字符为22000个左右。这里继续探讨上文的有理函数的不定积分。一、三角函数有理式的不定积分由 sin ⁡ x \sin x sinx, cos ⁡ x \cos x cosx 以及常数经过有限次加、减、…...

编程日记 2025/8/18 18:55:27

C++中指针使用详解（4）指针的高级应用汇总

C 中指针的高级应用非常丰富，掌握这些内容能让你写出更高性能、更底层控制力强的代码。下面是应用模块梳理和例子讲解。目录预览函数指针与回调机制指针数组 vs 数组指针指针与类成员函数（成员函数指针）智能指针（unique_ptr, s…...

编程日记 2025/8/18 17:41:09

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以下是使用Java 8实现RSA非对称加密的完整代码示例，包括密钥生成、加密和解密过程。 1. 生成RSA密钥对 import java.security.*; import java.security.spec.PKCS8EncodedKeySpec; import java.security.spec.X509EncodedKeySpec; import java.util.Base64; impor…...

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