遵循奥卡姆剃刀原理，从简单开始往往能带来最深刻的见解，尤其是在构建预测模型时。在本篇文章中，我们将使用 Ames Housing 数据集，首先找出那些独立表现出色的关键特征。然后，我们将逐步叠加这些见解，观察它们组合后的……
作者归档 | Vinod Chugani
顺序特征选择器在房价预测中的战略应用
为了更好地理解房价，我们模型中的简洁性和清晰性至关重要。本文旨在展示如何通过简单而强大的特征选择和工程技术，构建一个有效的、简单的线性回归模型。在使用 Ames 数据集时，我们采用顺序特征选择器（SFS）来识别……
从训练-测试到交叉验证：提升您的模型评估能力
许多初学者最初会依赖训练-测试方法来评估他们的模型。这种方法非常直接，似乎能清晰地表明模型在未见过的数据上的表现。然而，这种方法往往会导致对模型能力的理解不完整。在这篇博文中，我们将讨论为什么……
整合 Scikit-Learn 和 Statsmodels 进行回归
统计学和机器学习都旨在从数据中提取洞见，但它们的方法差异很大。传统统计学主要关注推断，利用整个数据集来检验假设并估计关于更大总体概率。相比之下，机器学习侧重于预测和决策，通常采用训练-测试分割方法，模型从中学习……
展开数据故事：从初窥到深入分析
揭示有意义的见解之路往往始于第一步：在提问之前先审视数据。这次对 Ames Housing 数据集的探索不仅仅是一次考察；它讲述了隐藏在数字中的故事，这些故事等待着被讲述。通过“数据优先方法”，我们邀请您深入……
数据的达芬奇密码：掌握数据科学思维导图
数据科学体现了视觉故事讲述的艺术、统计分析的精准以及数据准备、转换和分析基础之间的微妙平衡。正是这些领域的交叉点，才发生了真正的数据炼金术——转化和解释数据，以讲述引人入胜的故事，驱动决策和知识发现。就像……
用数据发现价值：豪华房地产决策背后的凝聚力
房地产行业是一个由中介、房主、投资者、开发商、市政规划者和技术创新者等众多利益相关者组成的庞大网络，他们每个人都带来了独特的观点和目标。在这个错综复杂的生态系统中，数据成为将这些不同利益联系在一起的关键要素，促进了协作和创新。PropTech，或称房产科技，就体现了这一点……
告别偏态：数据科学家的转换技巧
数据转换使数据科学家能够将原始数据提炼、标准化和统一成适合分析的格式。这些转换不仅仅是程序步骤；它们对于减轻偏差、处理倾斜分布和增强统计模型的稳健性至关重要。本章将主要关注如何处理倾斜数据。通过专注于……
协调数据：分段、拼接、透视和合并的交响曲
在数据科学项目中，您收集的数据通常不是您想要的形状。您经常需要创建派生特征、将数据子集聚合为摘要形式，或根据某些复杂逻辑选择一部分数据。这不是一种假设情况。……
超越SQL：用Pandas将房地产数据转化为可操作的见解
在数据分析中，SQL 作为一种强大的工具，因其强大的数据库管理和查询能力而闻名。Python 中的 pandas 库将类似 SQL 的功能带给了数据科学家，使他们无需传统 SQL 数据库即可进行复杂的数据操作和分析。接下来，您将把类似 SQL 的函数应用于 Python 中的……