پروژه های دیتا ساینس

پروژه: ساخت مدل‌های رگرسیون در پایتون برای پیش‌بینی قیمت خانه

0 تومان

در این پروژه یادگیری ماشین با تمرکز بر رگرسیون، شما مدل‌های مختلف رگرسیون را در پایتون برای پیش‌بینی قیمت خانه ایجاد و ارزیابی خواهید کرد.

  •  درجه سختی: Moderate
  •  نوع بیزینس: Real Estate
  •  ابزار مورد استفاده: Python
  •  کلاس الگوریتم: Regression

قابل سفارش نیست

شناسه محصول: p-012 دسته: برچسب: , , ,

توضیحات

آنچه که در این پروژه یاد می‌گیرید:

        • درک مسئله کسب‌وکار
        • وارد کردن مجموعه‌داده و کتابخانه‌های مورد نیاز
        • انجام تحلیل اکتشافی داده (EDA) اولیه
        • پاک‌سازی داده و مدیریت مقادیر گمشده در صورت نیاز با استفاده از روش‌های مناسب
        • بررسی وجود نقاط پرت
        • استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند matplotlib و seaborn برای تفسیر داده و ایجاد تجسمات پیشرفته
        • تقسیم مجموعه‌داده به داده‌های آموزشی و آزمایشی
        • انجام مهندسی ویژگی‌ها روی داده برای بهبود عملکرد
        • آموزش مدل با استفاده از تکنیک‌های رگرسیون مانند رگرسیون خطی، رگرسیون جنگل تصادفی، رگرسیون XGBoost و غیره
        • آموزش چندین مدل با استفاده از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین مناسب برای سناریو و بررسی بهترین عملکرد
        • انجام جستجوی شبکه‌ای و اعتبارسنجی متقاطع برای رگرسیون‌دهنده‌های داده شده
        • پیش‌بینی با استفاده از مدل آموزش‌دیده
        • افزایش اطمینان در مدل با استفاده از معیارهایی مانند MSE و R2
        • ترسیم نمودارهای باقی‌مانده برای داده‌های آموزشی و آزمایشی
        • یافتن ویژگی‌هایی که بیشترین کمک را به پیش‌بینی می‌کنند با استفاده از اهمیت ویژگی‌ها
        • مقایسه مدل‌ها
        • یادگیری نحوه ساخت مدل چندلایه پرسپترون (MLP) با استفاده از کتابخانه Scikit-learn
        • یادگیری نحوه ساخت مدل چندلایه پرسپترون (MLP) با استفاده از TensorFlow

توضیحات پروژه

قیمت یک خانه بر اساس چندین ویژگی مانند موقعیت مکانی، مساحت کل، تعداد اتاق‌ها، امکانات موجود و غیره تعیین می‌شود. در این پروژه، پیش‌بینی قیمت خانه برای ۲۰۰ آپارتمان در شهر پونا انجام خواهد شد. مدل‌های رگرسیون مختلفی مانند رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، XGBoost و غیره پیاده‌سازی می‌شوند. همچنین، مدل‌های پرسپترون چندلایه (MLP) با استفاده از Scikit-learn و TensorFlow پیاده‌سازی خواهند شد. این پروژه به شما کمک می‌کند تا با استفاده از ویژگی‌ها و خصوصیات مختلف خانه، قیمت آن‌ها را پیش‌بینی کنید.

مجموعه داده پروژه

ما یک مجموعه‌داده املاک و مستغلات داریم که شامل حدود ۲۰۰ ردیف و ۱۷ متغیر مختلف است. این متغیرها نقش مهمی در پیش‌بینی متغیر هدف ما، یعنی قیمت، ایفا می‌کنند.

فناوری‌های استفاده‌شده

      • زبان: پایتون
      • کتابخانه‌ها: sklearn, pandas, NumPy, matplotlib, seaborn, xgboost

مراحل حل پروژه

      • پاک‌سازی داده‌ها
        • وارد کردن کتابخانه‌های لازم و خواندن مجموعه‌داده.
        • بررسی اولیه.
        • بررسی و حذف نقاط پرت.
        • حذف ستون‌های ویژگی زائد.
        • مدیریت مقادیر گمشده.
        • تنظیم ستون‌های دسته‌بندی‌شده.
        • ذخیره داده‌های پاک‌شده.
      • پیش‌پردازش داده‌ها
        • وارد کردن کتابخانه‌های لازم و خواندن مجموعه‌داده پاک‌شده.
        • تبدیل ستون‌های باینری به متغیرهای مجازی (dummy variables).
        • مهندسی ویژگی‌ها
        • تحلیل یک‌متغیره و دو‌متغیره.
        • بررسی همبستگی.
        • انتخاب ویژگی‌ها.
        • مقیاس‌بندی داده‌ها.
        • ذخیره مجموعه‌داده به‌روزرسانی‌شده نهایی.
      • ساخت مدل
        • آماده‌سازی داده‌ها
        • انجام تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی.
        • رگرسیون خطی.
        • رگرسیون Ridge.
        • رگرسیون Lasso.
        • شبکه الاستیک (Elastic Net).
        • رگرسیون جنگل تصادفی.
        • رگرسیون XGBoost.
        • رگرسیون نزدیک‌ترین همسایه‌ها (K-Nearest Neighbours).
        • رگرسیون بردار پشتیبان (Support Vector).
      • ارزیابی مدل
        • میانگین خطای مربعات (Mean Squared Error).
        • نمره R2.
        • نمودار باقیمانده‌ها (residuals).
      • انجام جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و اعتبارسنجی متقابل برای رگرسیون‌دهنده موردنظر.
      • برازش مدل و پیش‌بینی روی داده‌های آزمایشی.
      • بررسی اهمیت ویژگی‌ها.
      • مقایسه مدل‌ها.
      • مدل‌های پرسپترون چندلایه (MLP)
        • رگرسیون MLP با استفاده از Scikit-learn.
        • رگرسیون با استفاده از TensorFlow.

محصولات مرتبط