[0] 프로젝트 개요 및 목표: 집 값 예측을 위한 데이터 기반 접근

"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.

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1. 프로젝트 개요

1.1 프로젝트 배경

부동산 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 목표

1. 판매 가격 예측:
   • 주어진 주택 데이터로부터 판매 가격을 정확히 예측.
2. 주요 요인 분석:
   • 가격에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 파악.
3. 모델 성능 최적화:
   • 다양한 머신러닝 알고리즘을 테스트하고 최적의 모델을 선정.

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2. 데이터셋 구성

2.1 데이터 출처

• 사용 데이터는 캐글(Kaggle) 부동산 데이터를 활용.
• 주요 컬럼: 면적, 방 개수, 위치, 건축 연도 등.

2.2 데이터 구조

컬럼명                                                        설명

LotArea	대지 면적(평방 피트)
OverallQual	전반적인 품질 등급
YearBuilt	건축 연도
SalePrice	주택 판매 가격(타겟 변수)

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2.3 데이터 처리 과정

1. 결측값 처리:
   • 결측값이 많은 컬럼은 삭제하거나 평균값으로 대체.
2. 이상치 제거:
   • 비정상적으로 큰 값이나 작은 값을 탐지 및 제거.
3. 스케일링 및 변환:
   • 수치 데이터를 정규화하거나 로그 변환.

 

 

https://github.com/siilver94/Predict-Sales-Price-For-House

GitHub - siilver94/Predict-Sales-Price-For-House