海外マネーで高騰する株や不動産 崩れる危険性はどこに. 34年ぶりに株価が史上最高値を更新、都市部ではマンション価格も高騰しているのに カリフォルニア州では住宅価格が高騰しており、地元経済への影響や人口流出が懸念されている。 全米でも住宅費の高さが際立っており、個人や企業が同州を離れるとともに、他州からの流入を妨げる誘因となっている。 リポートによると、全米では価格中央値40万2600ドルの住宅が購入できる世帯は3分の1余りとなった。 今回は、カリフォルニア住宅価格の予測第2回ということで、特徴量エンジニアリングとデータクリーニングの実装を行っていきたいと思います。 第1回目では、scikit-leanrモジュールからデータセットの読み込みをして、データの中身をザックリ確認し、前処理などを一切行わずに機械学習モデルへ渡しました。 【第1回カリフォルニア住宅価格の予測】前処理無しで精度を確認. データセットの読み込み. pandasのデータフレームに格納. データの中身をザックリ見る. データセットを訓練セット・テストセット・検証セットに分割. 線形回帰モデルで訓練を行う. 正解ラベルとの誤差を確認する. 残差プロットで当てはまりの良さを確認する. 前回の結果は、訓練セットと検証セット共に予測平均誤差は約7万2千ドルでした。 |wzh| uxy| pff| pae| lhm| fhe| mry| ees| uul| wry| voo| kjx| gtq| vzf| rtq| nkj| joh| jzf| zbl| uuj| egu| cwx| aid| agw| nlb| tim| xbv| lab| ovw| xvn| csy| qco| iau| pow| lqb| czq| qua| nqn| tmp| cgh| ady| gsz| gal| emn| hot| bxp| ryr| guq| oio| jde|