Kaggle实战：Pytorch实现房价预测
项目简介
本项目是一个基于Pytorch框架的房价预测实战案例，旨在通过深度学习技术预测爱荷华州埃姆斯市的住宅房价。项目涵盖了从数据处理、模型构建到模型训练和评估的全过程，适合对Pytorch和深度学习有一定了解的开发者学习和实践。
数据集
数据集包含了79个解释性变量，描述了住宅的各个方面，如房屋面积、建筑年份、地理位置等。数据集分为训练集和测试集，训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。
项目结构
data/: 存放数据集文件。notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，包含数据分析、模型构建和训练过程。src/: 存放Python源代码文件，包含数据处理、模型定义和训练脚本。README.md: 项目介绍文件。
主要步骤
- 数据处理：
- 导入必要的Python库。
- 读取CSV文件并进行数据预处理，包括缺失值处理、特征工程等。
- 分析房价分布，修正偏度。
- 模型构建：
- 使用Pytorch构建深度学习模型，定义网络结构。
- 选择合适的损失函数和优化器。
- 模型训练：
- 使用训练集数据进行模型训练。
- 监控训练过程中的损失值和模型性能。
- 模型评估：
- 使用测试集数据评估模型性能。
- 分析模型的预测结果，进行误差分析。
依赖库
- Pytorch
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Seaborn
使用方法
- 克隆本仓库到本地。
- 安装所需的依赖库。
- 运行Jupyter Notebook文件，按照步骤进行数据处理、模型构建和训练。
- 根据需要调整模型参数，优化模型性能。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提出问题或建议。可以通过提交Issue或Pull Request的方式参与贡献。
许可证
本项目遵循MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。