文件名称:
case_study_week_5:回归案例研究-源码
开发工具:
文件大小: 18mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：预测重型机械拍卖价格
线性回归案例研究
目录
客观的
创建线性回归模型以根据历史记录预测重型机械的销售价格
团队合作
通过了一对编程工作流程：
一个团队成员轮流在jupyter笔记本中编写脚本，
一位团队成员将nb脚本转换为.py文件中的函数，
一名团队成员实时更新，编辑减价。
定期更换角色，以确保每个人都在项目的每个维度上都有意见。
数据
该数据集包含40万多个重型机械销售记录，每个记录都有其自己的唯一SaleID。 下面列出了一些注意事项：
栏名
dtype
描述
销售价格
整型
机器出售的价格； 将成为回归模型的目标
型号
整型
标识机器型号的标识符； 绝对的
年制
整型
机器制造的年份
发售日期
对象
机器的销售日期
状态
对象
出售机器的美国州
Drive_System
对象
许多类似的列之一，其中包含对计算机某些功能的分类
原始数据包含很高百分比的缺失值。 下面是
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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