Lernen Herausforderung: Vorhersage von Immobilienpreisen

Nun wird ein praxisnahes Regressionsmodell erstellt. Es steht eine Datei, houses_simple.csv, zur Verfügung, die Informationen über Immobilienpreise mit der Fläche als Merkmal enthält.


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import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/houses_simple.csv')
print(df.head())

Im nächsten Schritt erfolgt die Zuweisung von Variablen und die Visualisierung des Datensatzes:


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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/b22d1166-efda-45e8-979e-6c3ecfc566fc/houses_simple.csv')
X = df['square_feet']
y = df['price']

plt.scatter(X, y, alpha=0.5)
plt.show()

Im Beispiel mit der Körpergröße einer Person war es viel einfacher, sich eine Linie vorzustellen, die die Daten gut abbildet.

Aber jetzt weisen unsere Daten viel mehr Varianz auf, da das Ziel stark von vielen anderen Faktoren wie Alter, Lage, Innenausstattung usw. abhängt.
Dennoch besteht die Aufgabe darin, die Linie zu bestimmen, die die vorhandenen Daten am besten beschreibt; sie zeigt den Trend an. Dafür sollte die OLS-Klasse verwendet werden. Bald lernen wir, wie man weitere Merkmale hinzufügt, um die Vorhersage zu verbessern!

Aufgabe

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Die Spalte 'price' aus df als y zuweisen.
Die Matrix X_tilde mit der Funktion add_constant() aus statsmodels (importiert als sm) erstellen.
Das OLS-Objekt initialisieren und trainieren.
Das Array X_new auf die gleiche Weise wie X vorverarbeiten.
Das Ziel für die Matrix X_new_tilde vorhersagen.

Lösung

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 5

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Suggested prompts:

What is the OLS class and how do I use it for regression?

Can you explain why adding more features improves prediction?

What does the scatter plot tell us about the data?

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