Kaggle房屋价格预测完整资源-Kaggle-house-prices-advanced-regression--techniques，包括train.csv test.csv sample_submission.csv data_description.txt

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基于ARMA模型的中国钢铁价格预测研究，刘斌，盖如栋，文中用ARMA模型，对1995年至2005年全国钢铁综合价格进行时间序列分析，用MATLAB软件检验模型的可行性，并进行预测应用。结果表明，基于

房屋价格预测 艾姆斯住房数据集摘自kaggle竞赛。 该项目的目的是预测Boston Housing Dataset中房屋的房价。 提供了两个文件，即训练和测试，并且要估计测试数据的价格。 在这里，我已使用XGBoost进行预测。 感谢Krish Naik制作了这些精彩的视频，以帮助他们理解和实施房价预测。 稍后，我将添加探索性数据分析，并将XGBoost模型的结果与其他回归技术进行比较。 房价预测步骤 加载数据中 数据探索2.1具有空值的特征2.2数值特征 2.2.1 Year Features 2.2.2 Discrete Features 2.2.3 Continous Features 2.3分类特征 数据清理 数据转换4.1稀有分类特征处理 基本模型性能（XGBoost） 超参数调整 最终模型 可视化结果 1.加载数据 df = pd . read_csv

基于机器学习的推土机价格预测系统 Kaggle链接： ：//www.kaggle.com/c/bluebook-for-bulldozers/overview 比赛的目的是根据拍卖品的用途，设备类型和配置来预测其拍卖价格。 该数据来自拍卖结果发布，并包含有关使用情况和设备配置的信息。 Fast Iron正在创建一本“推土机蓝皮书”，以使客户在拍卖中评估其重型设备的价值。 问题定义 预测一件重型设备的拍卖销售价格，以为推土机创建一本“蓝皮书”。 数据 数据集链接： : 由于其大小，我无法将数据集包含在此存储库中。 请确保访问上面给出的链接，以下载该项目所需的所有数据集。 确保将所有数据集存储在文件夹“ data”中。 目录 :hourglass_done: 环境设定 :check_mark_button: 收集数据 :check_mark_button: 数据预处理和EDA 特征提取 :check_mark_button: 将字符串转换为类别 :check_mark_button: 填写缺失值 :check_mark_button: 模型实验 :hourglas

ARIMA模型在农产品价格预测中的应用

lstm实例+代码，包含详细注释，能运行，简单的房产价格预测实例(Lstm u5B9E u4F9 u4E09 u4EF3 u643 U6D4B u5B9E u4F8B

基于主成分分析（PCA）和反向传播神经网络，建立库存预测模型，以云南白药（000538）为例，从库存技术分析中选择29个指标，降维后输入神经网络。通过对不同参数数据实验中均方误差（MSE）和均方绝对误差（MAE）的比较和分析，进一步确定网络的隐层节点数量，学习速率，激活功能和训练功能。 最后，获得了具有稳定性和准确性的模型。