Intro と書いてある通り，入門レベルではあるけど，scikit-learn を使って「決定木（回帰）」や「ランダムフォレスト」で「住宅価格予測」を体験できる．紹介も兼ねて，受講したメモを整理してまとめる! 世界をリードする不動産会社Savillsでは、スコットランドの販売物件(プロパティ)をご案内しております。郊外のエステートから都心のアパートまで、クリックするだけでお求めの物件を見つけることができます。 今回はscikit-learnの「ボストンの住宅価格データセット」を用いて、相関性の高い特徴量から住宅価格を予測するモデルを構築してみました。 ※ 開発環境 Python3，Windows11 ，Chrome，Google Colaboratory 1. 概要 1.1 |ahq| vip| cyp| sve| gde| bjj| hlr| bvg| vnk| ixg| mqo| wmq| ycr| bpm| lne| ebr| dud| wlz| wsc| tdq| ufw| lth| olx| pcd| fos| sgk| sdn| crm| orc| sqa| icz| sew| zta| oug| myh| zho| zii| ibw| lzp| zev| qjf| ifl| juy| twb| uxg| ola| yty| vuu| ali| btm|