Lernen Herausforderung: Vorhersage von Immobilienpreisen

Sie erstellen nun ein Regressionsmodell anhand eines praxisnahen Beispiels. Ihnen steht eine Datei namens 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 werden Variablen zugewiesen und der Datensatz visualisiert:


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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 deutlich einfacher, sich eine Linie vorzustellen, die die Daten gut abbildet.

Nun weist unsere Daten jedoch deutlich mehr Varianz auf, da das Ziel stark von vielen weiteren Faktoren wie Alter, Lage, Innenausstattung usw. abhängt.
Trotzdem besteht die Aufgabe darin, die Linie zu bestimmen, die die vorhandenen Daten am besten beschreibt; sie zeigt den Trend auf. Dafür sollte die Klasse OLS verwendet werden. Bald lernen wir, wie weitere Merkmale hinzugefügt werden können, 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?

Awesome!

Completion rate improved to 5.26

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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())