【源码】基于Python的台湾不动产价格预测系统

项目简介

本项目是基于Python的机器学习项目，专注于台湾不动产价格预测。团队在公开竞赛中取得优异成绩，在此分享方法与代码。借助多种机器学习算法和集成学习方法，模型致力于提供精准的房价预测。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化、特征工程等预处理，优化模型训练效果。
2. 多种机器学习模型：实现XGBoost、LightGBM和神经网络等多种模型，每个模型精心配置优化，以在特定数据集达最佳性能。
3. 集成学习：集成多个模型预测结果，提升预测准确性和稳定性，集成学习模块负责模型协调与结果整合。
4. 命中率和平均绝对百分比误差：包含计算命中率和平均绝对百分比误差的函数，用于评估模型预测性能，还提供计算游戏得分的函数用于内部评估或排名。
5. 工具类函数：工具类函数集合包含数据处理和计算实用功能，如数据转换、误差计算等。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 环境准备：安装Python，确保安装所需库，如numpy、pandas、sklearn等。 2. 数据准备：将数据集放置在项目指定目录下（如./e-sun-ai-house-price）。 3. 运行代码：运行src/train.py文件开始训练模型。 4. 查看结果：训练完成后，在指定输出目录查看预测结果和其他相关文件。

注：此项目为机器学习爱好者和专业人士设计，假设用户具备相关Python编程和机器学习知识，鼓励用户根据项目需求和自身数据集进一步定制优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】