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上传时间: 2021-02-11
详细说明：住房案例研究-使用MLR
您将首先阅读并可视化数据集，然后准备数据以构建线性模型。
这将包括处理分类变量，添加虚拟变量和缩放。
然后，您将使用自下而上的方法开始构建模型，即，将从一个变量开始并继续添加更多变量。
一旦添加了所有变量，您将像往常一样执行手动特征消除，并继续进行残差分析和预测。
为了进一步分析，您可以使用RFE（在另一个项目中）解决相同的问题。
问题陈述：
考虑到一家房地产公司拥有德里的房地产价格数据。 该公司希望根据面积，卧室，停车场等重要因素来优化物业的售价。
本质上，公司希望：
确定影响房价的变量，例如面积，房间数量，浴室等。
创建一个线性模型，将房价与变量
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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