Allen's 데이터 맛집

1. 데이터 분석 과정1.1 상관관계 분석각 변수와 판매 가격 간의 상관관계를 계산하여 중요한 요인을 파악.예:OverallQual: 전반적인 품질이 가격에 강한 영향을 미침.YearBuilt: 최근 건축된 집일수록 높은 가격을 기록.상관관계 시각화히트맵을 통해 주요 변수 간 상관관계 표시.판매 가격에 큰 영향을 미치는 변수에 주목.1.2 변수 선택고차원의 데이터를 다룰 때는 중요한 변수만 선택하여 분석.Feature Selection 기술:Lasso Regression 사용.Recursive Feature Elimination(RFE) 적용.2. 머신러닝 모델 구현2.1 사용 알고리즘선형 회귀(Linear Regression):가격과 요인 간의 선형 관계 모델링.랜덤 포레스트(Random Forest)..

"Predict Sales Price for House" 프로젝트는 머신러닝 모델을 활용하여 주택 판매 가격을 예측하는 데 중점을 둔 프로젝트입니다.부동산 시장은 많은 요인에 의해 복잡하게 움직이며, 이러한 요인들을 분석하고 예측하는 것은 매우 중요합니다.본 프로젝트는 데이터를 기반으로 주택의 판매 가격을 정확히 예측함으로써 부동산 시장의 의사결정을 돕는 것을 목표로 합니다.  1. 프로젝트 개요1.1 프로젝트 배경부동산 가격은 주택 크기, 위치, 주변 환경 등 다양한 요인에 의해 영향을 받습니다.이 프로젝트는 데이터를 분석하고 머신러닝 모델을 활용하여 이러한 요인들과 판매 가격 간의 관계를 수학적으로 모델링합니다.1.2 프로젝트 목표판매 가격 예측:주어진 주택 데이터로부터 판매 가격을 정확히 예측.주요..