해당 대회는 캐글의 Iowa 부동산 데이터를 바탕으로 집값을 예측하는 모델을 만든 것입니다
대회 링크: https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques
*코드 복붙이 필요하신 분들은 제 커널 페이지에 가시면 됩니다
순서는 아래와 같습니다.
Step 1.
Data Explore
Step 2.
Feature Engineering
Step 3.
Modeling
*Grid search를 통한 hyper parameter 찾는 방법은 추후 포스팅에서 자세히 진행하도록 하겠습니다
** Gradient Boosting Regression, XGBoost, LightGBM 을 사용하였습니다.
'데이터분석 > with Python' 카테고리의 다른 글
[Python] ANN 인공신경망의 정의 및 예시 코드(텐서플로우) (1) (0) | 2018.06.24 |
---|---|
[Python] P-value, VIF 확인하기 (회귀분석) (0) | 2018.06.14 |
[Python] 집값 예측 모델 만들기 (캐글 House Prices: Regression ) (3) (0) | 2018.05.23 |
[Python] 집값 예측 모델 만들기 (캐글 House Prices: Regression ) (2) (0) | 2018.05.23 |
[Python] 집값 예측 모델 만들기 (캐글 House Prices: Regression ) (1) (0) | 2018.05.23 |