Ev Fiyatlarının Regresyon Modelleri ile Tahmini

Kaggle’da karşılaştığım “House Prices: Advanced Regression Techniques” veri seti üzerinde regresyon modellerinin başarı oranları üzerine bir çalışma gerçekleştirdim.

Bu çalışmada aşağıdaki modelleri kullanarak tahminlerde bulundum;
1- Linear Regression
2- Gradient Boosting Regression(GBR)
3- Support Vector Machine Regression
4- Random Forest Regression

Bu çalışmada aşağıdaki python kütüphaneleri kullanıldı;
1- Numpy
2- Pandas
3- Scikit-learn
4- Matplotlib
5- Seaborn
6- Scipy
7- Statsmodels

Jupyter notebook’un boyutu büyük olduğundan bazen aşağıdaki embedded hali görüntülenemeyebiliyor. Aşağıda boş bir ekran görüyorsanız lütfen aşağıda belirtmiş olduğum github hesabımdan kaynak kodu ve veri seti ile ilgili dosyaları indiriniz.

Veri setini ve jupyter notebook’unu github hesabımdan indirebilirsiniz.

Soru veya görüşleriniz için buradan mail atabilirsiniz.

İyi çalışmalar.