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上传时间: 2021-02-08
详细说明：使用Airbnb数据进行预测分析
它包含原始代码，用于解释媒体科学过程的中级文章。 该分析着眼于数据中发现的相互关系，显示了清理数据的过程，并突出了数据科学中的迭代过程。
纽约航空
机器学习几乎可以应用于任何数据集。 是获取免费数据源以应用机器学习的绝佳资源。 该文件从纽约的Air bnb获取数据源，并使用预测分析根据该数据确定公寓的价格范围。 显示了完整的数据科学，包括数据工程和数据清理部分。
第一部分读取数据，然后查看空计数。 然后重点介绍了用于处理空值的策略。 处理完零值后，将离群值除去，并对数值数据进行归一化（更改为0到1之间的值）。 然后为分类的所有数据字段创建虚拟变量。 显示了因变量的分布，然后根据归一化数据将其更改为分类为5个桶的分类价格。 显示了基本线性回归，并强调了更多变量会导致正常价格预测的得分更高。 分析并突出显示相关性，并根据最高相关项目进行预测。 但是，最佳模型
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