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房价影响因素及R语言实现的中期报告.docx

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房价影响因素及R语言实现的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/16 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【房价影响因素及R语言实现的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【房价影响因素及R语言实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。房价影响因素及R语言实现的中期报告本报告旨在探讨影响房价的因素,以及如何使用R语言进行探索性数据分析和建立回归模型来预测房价。##数据收集和处理数据来自于Kaggle上的BostonHousing数据集,包括506个样本和13个特征,其中包括住宅区域的各种数据指标,例如平均房间数、人口密度、距离波士顿市中心的距离等。我们对数据进行了清洗和预处理,主要包括:-检查和处理缺失值:我们检查了数据集中是否有缺失值,并使用中位数插值来填补空缺的值。-检查和处理异常值:我们绘制了各个特征的箱线图和散点图来检查是否存在异常值,并使用z-score方法删除了离群值。##探索性数据分析我们使用R语言进行了探索性数据分析(EDA),主要包括以下方面:-特征相关性分析:我们使用相关系数矩阵和热力图来显示各个特征之间的相关性,并发现了许多正/负相关的特征对。-特征分布分析:我们使用直方图和密度图来显示各个特征的分布情况,并发现了一些偏态的分布情况。-特征对房价的影响:我们使用散点图和折线图来显示各个特征与目标变量房价之间的关系,以及探索性地发现了一些非线性的关系。##建立回归模型为了预测房价,我们使用了多种回归模型:-线性回归(LinearRegression)-决策树回归(DecisionTreeRegression)-随机森林回归(RandomForestRegression)-XGBoost回归(XGBoostRegression)我们使用10折交叉验证来评估模型性能,以及使用均方误差(MeanSquaredError)和R平方(R-squared)来评估模型的准确度和解释性。##结论通过探索和建立回归模型,我们发现以下结论:-CRIM、RM、AGE、DIS、TAX和B等特征对房价具有重要的影响,其中RM(每个住宅的平均房间数)是最强的预测因素。-非线性关系对于预测模型的性能和准确度有重要影响,因此随机森林和XGBoost等机器学****算法比线性回归和决策树模型更具优势。-对于本项目而言,XGBoost回归模型表现最佳,。